An evaluation of clinical practice guidelines for self-harm in adolescents: The role of borderline personality pathology.
Notice bibliographique
Résumé
Borderline personality disorder (BPD) is associated with high rates of self-harm, suicide attempts, and death by suicide in adults and adolescents. Screening and assessment of BPD in self-harming adolescents could be an important clinical intervention. The aim of this article was to identify whether existing clinical practice guidelines (CPGs) for the care of self-harm in adolescents considered the screening, diagnosis, and/or treatment of BPD. Previous work by Courtney, Duda, Szatmari, Henderson, and Bennett (2018) used Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses methods to identify 10 CPGs relevant to self-harm in children and adolescents. In this study, the 10 CPGs were reviewed for content about screening, assessment, and/or treatment recommendations for adolescents with BPD. Out of the 10 CPGs, 4 acknowledged the association between BPD and self-harm in adolescents. There was minimal to no guidance provided in the CPGs regarding specific screening, assessment, or treatment strategies for BPD. This may be due to the lack of evidence for efficacy and effectiveness of screening for BPD, thereby limiting the development of guideline recommendations. Studies that examine the impact of screening for BPD in clinical settings are needed. In the interim, CPGs should cite the prevalence of BPD in adolescents who self-harm and reference research showing the benefit of treatment with dialectical behavioral therapy for self-harm and suicide attempts in youth with BPD. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,357 | 0,723 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».