Examining suicidal desire through the lens of the three-step theory: A cross-sectional and longitudinal investigation in a community sample.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Advancing evidence-based theories of suicide is critical to improving suicide prevention. The aim of the current study was to investigate suicidal desire through an emerging theory of suicide, the Three-Step Theory (3ST). Specifically, this study investigated the validity and predictive utility of Steps 1 and 2 of the 3ST in a Canadian community sample. METHOD: Participants were 487 adults between the ages of 35 to 90 (M = 59; 64% female, 87% White) who completed self-report measures assessing suicidal ideation and attempt history, hopelessness, psychological pain, and 5 forms of social connectedness at baseline and 6 months later. RESULTS: In support of 3ST predictions, cross-sectional analyses showed (a) the combination of pain and hopelessness strongly correlated with suicidal desire, and (b) connectedness was protective of suicidal desire among those high in pain and hopelessness. Regarding predictive utility, longitudinal analyses showed that pain and hopelessness were strong predictors of future suicidal desire and that connectedness was protective against future suicidal desire. These relationships of pain, hopelessness, and connectedness remained when controlling for baseline suicidal desire. CONCLUSIONS: Results support the validity and predictive utility of 3ST hypotheses related to suicidal desire. Taken together with previous studies, findings suggest that Steps 1 and 2 are useful for conceptualizing suicide risk and prevention. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».