Systematic review of risk and protective factors for suicidal and self-harm behaviors among children and adolescents involved with cyberbullying
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».