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Enregistrement W2155148994 · doi:10.1016/j.eurpsy.2014.02.008

Clinical characteristics and functions of non-suicide self-injury in youth

2014· article· en· W2155148994 sur OpenAlexaboutno aff
O Rodav, Susan J. Levy, Sami Hamdan

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulsivitySuicidal ideationClinical psychologyPsychologyDepression (economics)Barratt Impulsiveness ScalePsychiatrySuicide preventionMental healthPoison controlMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Little is known about the clinical characteristics and motivations for engaging in non-suicide self-injury (NSSI) behaviors in adolescence. The aim of this study was to examine the prevalence, characteristics and functions of NSSI among adolescents in community settings, and to explore risk factors related to this behavior. SUBJECTS AND METHODS: Two hundred and seventy-five adolescents aged 12 to 17 were recruited randomly from different High Schools in Israel. They completed self-report questionnaires assessing NSSI (Ottawa Self-Injury Inventory), depression (Children's Depression Inventory - CDI) and impulsivity (Barratt Impulsiveness Scale - BIS-II). RESULTS: In the past year, 20.7% of the participants reported engaging NSSI at least once. Among them, 42.1% declared they are still engaging in NSSI at the present. Motives for NSSI were internal emotion regulation reasons, external emotion regulation reasons for social influences. In addition, the NSSI group reported significantly higher levels of depressive, impulsivity and suicidal ideations. Depressive symptoms were found as significant predictors of NSSI in the future. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: High rates of NSSI among community adolescents were found. Depression, impulsivity and suicidal ideation were found significantly related to NSSI. Mental health professionals in schools and in primary care should routinely assess NSSI among adolescents.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations94
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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