The mediating effect of depressive symptoms on the relationship between bullying victimization and non-suicidal self-injury among adolescents: Findings from community and inpatient mental health settings in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Although bullying victimization has been linked to a number of behavioral and emotional problems among adolescents, few studies have investigate the mechanism through which bullying victimization affect non-suicidal self-injury. The objectives of this study were to examine the effect of bullying victimization on non-suicidal self-injury and the mediating effect of depressive symptoms on the relationship between bullying victimization and non-suicidal self-injury among adolescents. Data for this study came from the interRAI Child and Youth Mental Health dataset. A total of 1650 adolescents aged 12-18 years (M =14.56; SD =1.79; 54.2% males) were analyzed. Binary logistic and Poisson regression models were conducted to identify the mediating effect of depressive symptoms on the relationship between bullying victimization and non-suicidal self-injury. Of the 1650 adolescents studied, 611 representing 37% engaged in non-suicidal self-injury and 26.7% were victims of bullying. The effect of bullying victimization on non-suicidal self-injury was partially mediated by depressive symptoms after adjusting for the effect of demographic characteristics, history of childhood abuse, social support, and mental health diagnoses. The contribution of bullying victimization and depression to non-suicidal self-injury adds to the case for the development of trauma-focused interventions in reducing the risk of non-suicidal self-injury among adolescents.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».