Neuroimaging Studies of Nonsuicidal Self-Injury in Youth: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Nonsuicidal self-injury (NSSI) is prevalent and affects mainly the youth population. It is prospectively associated with suicide attempts, making it a target for suicide prevention. Recently, several studies have investigated neural pathways of NSSI using neuroimaging. However, there is a lack of systematized appraisal of these findings. This systematic review aims to identify and summarize the main neuroimaging findings of NSSI in youth. We followed PRISMA statement guidelines and searched MEDLINE, APA PsycInfo, and Google Scholar databases for neuroimaging studies, irrespective of imaging modality, specifically investigating NSSI in samples with a mean age of up to 25 years old. Quality assessment was made using the Newcastle-Ottawa and Joanna Briggs Institute scales. The initial search retrieved 3030 articles; 21 met inclusion criteria, with a total of 938 subjects. Eighteen studies employed functional neuroimaging techniques such as resting-state and task-based fMRI (emotional, interpersonal exposure/social exclusion, pain, reward, and cognitive processing paradigms). Three studies reported on structural MRI. An association of NSSI behavior and altered emotional processing in cortico-limbic neurocircuitry was commonly reported. Additionally, alterations in potential circuits involving pain, reward, interpersonal, self-processing, and executive function control processes were identified. NSSI has complex and diverse neural underpinnings. Future longitudinal studies are needed to understand its developmental aspects better.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».