MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3006046384 · doi:10.1111/sltb.12624

Psychache Predicts Suicide Attempter Status Change in Students Starting University

2020· article· en· W3006046384 sur OpenAlexaff
Christine Lambert, Talia Troister, Zeinab Ramadan, Vanessa Montemarano, G. Cynthia Fekken, Ronald R. Holden

Notice bibliographique

RevueSuicide and Life-Threatening Behavior · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicide preventionPoison controlSuicidal ideationInjury preventionHuman factors and ergonomicsDepression (economics)PsychologyOccupational safety and healthClinical psychologyMedicinePsychiatryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Unlike many investigations that focus on suicide ideation rather than suicidal behavior, the present research evaluates the merit and relative efficacy of psychache (i.e., unbearable mental pain) for predicting self-reported suicide attempts among university students who are starting university. METHOD: A sample of 516 elevated-risk undergraduates was assessed during the first three weeks of starting university and, again, 10 weeks later. RESULTS: Psychache and depression, but not hopelessness, could predict change in suicide attempter status. When measures of psychache, depression, and hopelessness were considered simultaneously, only psychache provided significant, unique predictive power. CONCLUSIONS: Findings are interpreted as supporting Shneidman's model whereby psychache is seen as the cause of suicide.

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

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSuicide and Life-Threatening BehaviorMême sujetSuicide and Self-Harm StudiesTravaux en français237 207