A Population-Based Study of the Prevalence and Correlates of Self-Harm in Juvenile Detention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide is the number one cause of death among incarcerated youth. We examined the demographic and forensic risk factors for self-harm in youth in juvenile detention using a Canadian provincial correctional database. METHOD: We analyzed data from de-identified youth aged 12 to 18 at the time of their offense who were in custody in a Manitoba youth correctional facility between January 1, 2005 and December 30, 2010 (N = 5,102). Univariate and multivariate logistic regression analyses determined the association between staff-identified self-harm events in custody and demographic and custodial variables. Time to the event was examined based on the admission date and date of event. RESULTS: Demographic variables associated with self-harm included female sex, lower educational achievement, older age, and child welfare involvement. Custodial variables associated with self-harm included higher criminal severity profiles, younger age at first incarceration, longer sentence length, disruptive institutional behavior, and a history of attempting escape. Youth identified at entry as being at risk for suicide were more likely to self-harm. Events tended to occur earlier in the custodial admission. INTERPRETATION: Self-harm events tended to occur within the first 3 months of an admission stay. Youth with more serious offenses and disruptive behaviors were more likely to self-harm. Individuals with problematic custodial profiles were more likely to self-harm. Suicide screening identified youth at risk for self-harm. Strategies to identify and help youth at risk are needed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».