The functions of nonsuicidal self-injury: converging evidence for a two-factor structure
Notice bibliographique
Résumé
Research has identified more than a dozen functions of non-suicidal self-injury (NSI), but the conceptual and empirical overlap among these functions remains unclear. The present study examined the structure of NSI functions in two large samples of patients receiving acute-care treatment for NSI. Two different measures of NSI functions were utilized to maximize generalizability of findings: one sample (n = 946) was administered the Inventory of Statements About Self-injury (ISAS; Klonsky and Glenn in J Psychopathol Behav Assess 31:215-219, 2009), and a second sample (n = 211) was administered the Functional Assessment of Self-Mutilation (FASM; Lloyd et al. in Self-mutilation in a community sample of adolescents: descriptive characteristics and provisional prevalence rates. Poster session at the annual meeting of the Society for Behavioral Medicine, New Orleans, LA, 1997). Exploratory factor analyses revealed that both measures exhibited a robust two-factor structure: one factor represented Intrapersonal functions, such as affect regulation and anti-dissociation, and a second factor represented Social functions, such as interpersonal influence and peer bonding. In support of the two-factor structure's construct validity, the factors exhibited a pattern of correlations with indicators of NSI severity that was consistent with past research and theory. Findings have important implications for theory, research, and treatment. In particular, the two-factor framework should guide clinical assessment, as well as future research on the implications of NSI functions for course, prognosis, treatment, and suicide risk.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».