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Enregistrement W3199656832 · doi:10.1016/j.ypmed.2021.106684

Systematic review of risk and protective factors for suicidal and self-harm behaviors among children and adolescents involved with cyberbullying

2021· review· en· W3199656832 sur OpenAlexaff
Ophely Dorol--Beauroy-Eustache, Brian L. Mishara

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBullying, Victimization, and Aggression
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLonelinessClinical psychologyMental healthHarmPsychological interventionPoison controlSuicide preventionPopulationProtective factorDysfunctional familyPsychiatryPsychologySocial psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyberbullying is associated with increased risk of suicidal and self-harm behaviors in children and adolescents. However, no review to date has explored factors that exacerbate and mitigate this relationship. This systematic review concerns research on factors that influence the impact of cyberbullying on suicidal and self-harm behaviors. Four bibliographic databases were explored and references in included articles were searched. We identified 727 articles and retained 66 that met inclusion criteria. Research has identified multiple risk factors which have been associated with increased suicide risk in general (mental health problems, substance abuse, loneliness, stress, sexual orientation/gender identity issues and violent behaviors). Others risk factors more specific to cyberbullying were: Autism Spectrum Disorder, Intellectual and Developmental Disorders, obesity, having asthma and severity of cyberbullying. Fewer studies concern protective factors. School connectedness, restrictive style of parenting, parental support, life satisfaction, having a healthy diet, personal skills and having family dinners were associated with less risk of suicidal and self-harm behaviors following cyberbullying. These protective factors suggest prevention strategies to reduce the impacts of cyberbullying by teaching better personal skills, promoting school social connections and proposing family interventions. More research is needed including exploration of the differential impacts of different forms of cyberbullying, and evaluations of the impacts of programs to increase personal skills, improve family relationships and foster school connectedness to reducing suicidal and self-harm behaviors in this vulnerable population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations117
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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