Compensatory self-injury: Posttraumatic stress, depression, and the role of dissociation.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite a number of studies, the reasons for self-injurious behavior (SIB) have yet to be clearly specified. Using path analysis, we sought to test the hypothesis that exposure to adverse events produces depression and posttraumatic stress, which in turn motivate dissociation that, when at high levels, supports the use of SIB. METHOD: A sample of 679 adults (54% female, mean age = 53 years) were recruited from the general population by a national survey company, and administered measures evaluating posttraumatic stress, depression, dissociation, and SIB. RESULTS: A total of 4.3% of participants reported some level of SIB within the prior 6 months. Younger age, exposure to adverse events, posttraumatic stress, depression, and dissociation were all related to SIB by univariate analyses. Path analyses revealed that although adverse events predicted posttraumatic stress and depression, which were then associated with SIB, these paths to SIB were no longer significant once dissociation was entered into the model, indicating full mediation. CONCLUSION: Rather than arising directly from posttraumatic stress or depression, SIB may occur most proximally in response to dissociation, with the pain associated with SIB potentially serving to interrupt or titrate unwanted hypoarousal and numbing. Clinicians should consider specifically targeting dissociation and its adversity-related antecedents when treating SIB. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».