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Enregistrement W2740723096 · doi:10.1111/jora.12333

An Examination of Correlates for Adolescent Engagement in Nonsuicidal Self‐Injury, Suicidal Self‐Injury, and Substance Use

2017· article· en· W2740723096 sur OpenAlexaff
Janell A. Klassen, Chloe A. Hamza, Shannon L. Stewart

Notice bibliographique

RevueJournal of Research on Adolescence · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjury preventionPsychologyClinical psychologyPoison controlDistressSuicidal ideationSuicide preventionLogistic regressionPsychiatryOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsMedicineMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little research has examined potential risk factors for direct versus indirect self-injury among adolescents. To address this limitation, 541 clinically referred adolescents were assessed using the interRAI Child and Youth Mental Health Assessment. Logistic regression analyses revealed that older females who experienced heightened depressive symptoms and neighborhood violence were at increased risk for direct self-injury, specifically nonsuicidal and suicidal self-injury. Additionally, adolescents who experienced higher levels of caregiver distress were at greater risk of suicidal self-injury. In contrast, older adolescents who experienced heightened aggressive behavior were at increased risk for one form of indirect self-injury, substance use. Findings suggest that nonsuicidal self-injury, suicidal self-injury, and substance use are associated with differential risk factors. Implications for targeted prevention strategies are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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