Toward New Avenues in the Treatment of Nonsuicidal Self-Injury
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of self-injury, or self-destruction of one's own body tissue, has become a new focus for both researchers and clinicians. Traditionally, the field of self-injury has distinguished between the behaviors exhibited among individuals with a developmental disability (self-injurious behaviors [SIBs]) and those present within a normative population (nonsuicidal self-injury [NSSI]). Despite this distinction, many pharmacotherapies for self-injury have been administered for both populations. The current review begins by summarizing the available efficacy studies investigating common pharmacological interventions in the treatment of self-injury. These studies are organized based on the most empirically supported neurochemical pathways in the development or maintenance of NSSI: endogenous opiods and monoamines. Although significant advances have been made in the field, conclusions based on efficacy studies of the pharmacological interventions used in the treatment of self-injury have been somewhat inconsistent. Finally, the review includes a discussion about potential avenues in the pharmacological treatment of NSSI via animal models of self-injury. Animal models present a unique opportunity to test neurobiological theories of self-injury using a controlled, systematic approach. Clinical considerations are presented as they relate to the available research findings and best practices in the treatment of self-injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».