Affective instability and impulsivity predict nonsuicidal self-injury in the general population: a longitudinal analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impulsivity and affective instability are related traits known to be associated with nonsuicidal self-injury, although few longitudinal studies have examined this relationship. The purpose of this study was to determine if impulsivity and affective instability predict future nonsuicidal self-injury in the general population while accounting for the overlap between these traits. METHODS: Logistic regression analyses were conducted on data from 2344 participants who completed an 18-month follow-up of the 2000 British National Psychiatric Morbidity Survey. Affective instability and impulsivity were assessed at baseline with the Structured Clinical Interview for DSM-IV Axis II Personality Disorders. Nonsuicidal self-injury was assessed at baseline and follow-up during semi-structured interviews. RESULTS: Affective instability and impulsivity predicted the onset of nonsuicidal self-injury during the follow-up period. Affective instability, but not impulsivity, predicted the continuation of nonsuicidal self-injury during the follow-up period. Affective instability accounted for part of the relationship between impulsivity and nonsuicidal self-injury. CONCLUSIONS: Affective instability and impulsivity are important predictors of nonsuicidal self-injury in the general population. It may be more useful to target affective instability over impulsivity for the treatment of nonsuicidal self-injury.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».