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Enregistrement W2888778556 · doi:10.1111/sltb.12510

Experiencing and Resisting Nonsuicidal Self‐injury Thoughts and Urges in Everyday Life

2018· article· en· W2888778556 sur OpenAlexaff
Brianna J. Turner, J. Sebastian Baglole, Alexander L. Chapman, Kim L. Gratz

Notice bibliographique

RevueSuicide and Life-Threatening Behavior · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCarleton UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveryday lifePsychologyPsychotherapistPsychoanalysisPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We used a daily diary to examine (1) the frequency of three types of NSSI thoughts and urges (fleeting thoughts, persistent thoughts, and intense urges), (2) the correlates of NSSI thought and urges within and across days, (3) strategies that aid in resisting NSSI thoughts and urges, and (4) the prospective association of daily NSSI thoughts and urges with NSSI behavior over 12 months. METHOD: Sixty adults (aged 18-35) completed a two-week daily diary and follow-ups every 3 months for one year. RESULTS: Fleeting NSSI thoughts were reported on 48% of days, whereas persistent thoughts (11%) and intense urges (17%) were less common. Within days, earlier stress predicted more persistent NSSI thoughts, whereas earlier perceived support predicted less intense NSSI urges. Furthermore, NSSI thoughts and urges were positively associated with same-day stress and avoidant coping. Problem-focused coping was associated with greater success resisting same-day fleeting thoughts and intense urges, as well as success resisting next-day persistent thoughts. Perceived support was associated with less intense same-day urges, but also less success resisting these urges. Over the follow-up, persistent thoughts predicted less frequent NSSI, whereas intense urges predicted more frequent NSSI. CONCLUSIONS: NSSI thoughts and urges are commonly experienced and deserve further attention.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,297 · 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.

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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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