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Enregistrement W2036760857 · doi:10.1186/1471-2458-13-604

Could a brief assessment of negative emotions and self-esteem identify adolescents at current and future risk of self-harm in the community? A prospective cohort analysis

2013· article· en· W2036760857 sur OpenAlexaff
Rhiannon Phillips, Melissa Spears, Alan Montgomery, Abigail Millings, Kapil Sayal, Paul Stallard

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAnxietySuicidal ideationClinical psychologyMedicineFeelingHarmPsychiatryPsychologyBiostatisticsPoison controlSuicide preventionPublic healthSocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-harm is common in adolescents, but it is often unreported and undetected. Available screening tools typically ask directly about self-harm and suicidal ideation. Although in an ideal world, direct enquiry and open discussion around self-harm would be advocated, non-psychiatric professionals in community settings are often reluctant to ask about this directly and disclosure can be met with feeling of intense anxiety. Training non-specialist staff to directly ask about self-harm has limited effects suggesting that alternative approaches are required. This study investigated whether a targeted analysis of negative emotions and self-esteem could identify young adolescents at risk of self-harm in community settings. METHODS: Data were collected as part of a clinical trial from young people in school years 8-11 (aged 12-16) at eight UK secondary schools (N = 4503 at baseline, N = 3263 in prospective analysis). The Short Mood and Feelings Questionnaire, Revised Child Anxiety and Depression Scale, Rosenberg Self-Esteem Scale, personal failure (Children's Automatic Thoughts Scale), and two items on self-harm were completed at baseline, 6 and 12 months. RESULTS: Following a process of Principal Components Analysis, item reduction, and logistic regression analysis, three internally reliable factors were identified from the original measures that were independently associated with current and future self-harm; personal failure (3 items), physical symptoms of depression/anxiety (6 items), positive self-esteem (5 items). The summed score of these 14 items had good accuracy in identifying current self-harm (AUC 0.87 girls, 0.81 boys) and at six months for girls (0.81), and fair accuracy at six months for boys (AUC 0.74) and 12 months for girls (AUC 0.77). CONCLUSIONS: A brief and targeted assessment of negative emotions and self-esteem, focusing on factors that are strongly associated with current and future self-harm, could potentially be used to help identify adolescents who are at risk in community settings. Further research should assess the psychometric properties of the items identified and test this approach in more diverse community contexts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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