Non‐suicidal self‐injury in Shanghai inner bound middle school students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-suicidal self-injury (NSSI) behaviour is very common among adolescents. Its prevalence and behavioural characteristics may vary according to regional and cultural differences. Investigation of NSSI locations and diagnosis of adolescents with NSSI are relatively lacking in China. AIMS: The study objective was to determine the prevalence and features of NSSI among middle school students in Shanghai. METHODS: The participants were from grade 6 to 8 selected from three junior schools in Jing'an District. Consenting students completed the Ottawa Self-Injury Inventory to determine the prevalence and characteristics of NSSI. Those who indicated NSSI within the past month were administered the Mini-International Neuropsychiatric Interview for Children and Adolescents to assess for emotional disorders. RESULT: =14.03, p=0.00). Commonly reported reasons for NSSI were for internal and external emotion regulation (87.9%, 82.3%) and social influence (57.8%). Anxiety disorders were the most common (28.9%) disorder associated with NSSI. CONCLUSION: The rate of NSSI of middle school students in Shanghai inner bound is similar to those reported in North American and European youth. It is essential that school mental health professionals are aware of how to manage NSSI within the school setting.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».