Exploring the Therapeutic Affordances of Self-Harm Online Support Communities: An Online Survey of Members
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A growing number of online communities have been established to support those who self-harm. However, little is known about the therapeutic affordances arising from engagement with these communities and resulting outcomes. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the presence of therapeutic affordances as reported by members of self-harm online support communities. METHODS: In total, 94 respondents (aged 13-63 years, mean=23.5 years; 94% female) completed an online survey exploring their experiences of engaging with a self-harm online support community. Respondents varied in terms of how long they had been accessing an online community, with 22% (21/94) accessing less than 1 year, 39% (37/94) 1 to 2 years, 14% (13/94) 2 to 3 years, and 24.5% (23/94) more than 3 years. Responses were analyzed using deductive thematic analysis. RESULTS: The results of our analysis describe each of the five therapeutic affordances that were present in the data, namely (1) connection, the ability to make contact with others who self-harm for the purposes of mutual support and in so doing reduce feelings of loneliness and isolation; (2) adaptation, that is, how use of online support varies in relation to the personal circumstances of the individual user; (3) exploration, that is, the ability to learn about self-harm and learn about strategies to reduce or stop self-harming behavior; (4) narration, that is, the ability to share experiences, as well as read about the experiences of others; and (5) self-presentation, that is, how and what users present about themselves to others in the online community. CONCLUSIONS: Our findings suggest that engagement with self-harm online support communities may confer a range of therapeutic benefits for some users, which may serve to minimize the psychosocial burden of self-harm and promote positive coping strategies. In addition, the online nature of the support available may be helpful to those who are unable to access face-to-face support.
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 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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».