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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».