Bullying Victimization (Being Bullied) among Adolescents Referred for Urgent Psychiatric Consultation: Prevalence and Association with Suicidality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the prevalence of bullying victimization among adolescents referred for urgent psychiatric consultation, to study the association between bullying victimization and suicidality, and to examine the relation between different types of bullying and suicidality. METHOD: A retrospective chart review was conducted for all adolescents referred to a hospital-based urgent consultation clinic. Our study sample consisted of adolescents with a history of bullying victimization. The Research Ethics Board of Queen's University provided approval. Data analysis was conducted using SPSS (IBM SPSS Inc, Armonk, NY). Chi-square tests were used for sex, suicidal ideation, history of physical and sexual abuse, and time and type of bullying, and an independent sample t test was used for age. RESULTS: The prevalence of bullying victimization was 48.5% (182 of 375). There was a significant association between being bullied and suicidal ideation (P = 0.01), and between sex and suicidal ideation (P ≤ 0.001). Victims of cyberbullying reported more suicidal ideation than those who experienced physical or verbal bullying (P = 0.04). CONCLUSIONS: Bullying victimization, especially cyberbullying, is associated with increased risk of suicidal ideation among adolescents referred for psychiatric risk assessment. The detailed history of the type and duration of bullying experienced by the victims should be considered when conducting a psychiatric risk assessment.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».