Specific coping strategies moderate the link between emotion expression deficits and nonsuicidal self-injury in an inpatient sample of adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-suicidal self-injury (NSSI) is a behavior of increasing prevalence in adolescents with links to various negative mental health and adjustment outcomes. Poor emotion expression has been linked with NSSI use, whereas the use of adaptive coping strategies has been identified as a protective factor against NSSI. The current study examined whether specific coping strategies moderate the relation between poor emotion expression and NSSI, and whether moderation is conditional on adolescent gender. METHODS: Ninety-five adolescents hospitalized on an acute care inpatient psychiatric unit completed questionnaires measuring NSSI, emotion expression and use of specific coping strategies (i.e., problem-focused coping, positive reframing coping, support seeking, avoidance, and distraction). RESULTS: Results indicated that poor emotion expression was positively associated with NSSI. Positive reframing and support seeking emerged as significant moderators of the poor emotion expression-NSSI link. This result was not conditional upon adolescent gender. Problem-focused coping, avoidance, and distraction did not emerge as significant moderators. CONCLUSIONS: Encouraging youth to use particular coping strategies might protect against the negative impact of emotion expression deficits for both boys and girls.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».