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Enregistrement W3202759405 · doi:10.51982/bagimli.928360

Denetimli serbestlik polikliniğine başvuran madde kullanım bozukluğu tanılı bireylerde intihar davranışı

2021· article· tr· W3202759405 sur OpenAlexaboutno aff
Kerim Uğur, Lut Tamam, Mehmet Emin Demirkol, Sevler Yıldız, Fatma Kartal, Aslı Kazğan Kılıçaslan, Hatice Polat

Notice bibliographique

RevueJournal of Dependence · 2021
Typearticle
Languetr
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstance usePsychiatrySubstance abuseSuicidal behaviorPsychologyOutpatient clinicClinical psychologySuicide preventionMedical emergencyMedicinePoison controlInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of this study was to investigate the correlation between psychological pain, childhood mental trauma, alexithymia, impulsivity and psychological resilience and suicide attempts in individuals with substance use disorder (SUD) who applied to the Probation Outpatient Clinic.Method: The study was conducted with 120 individuals who applied to the probation outpatient clinic and healthy controls. Socio-Demographic Data Form, Childhood Psychological Trauma Scale (CTQ-28), Toronto Alexithymia Scale (TAS), Psychological Pain Scale (PP), Barratt Impulsiveness Scale (BIS), Psychological Resilience Scale (PRS) were applied to all participants.Results: PP, TAS, BIS, CTQ-28 scale scores of patients with suicide attempt history were higher. In the forward stepwise model designed to predict the risk of suicide attempt, PRS, TAS-A, PRS-social competence and BIS-total scores contributed significantly to the model. It was determined that the four significant variables explained 65,6% of the variance in suicide risk.Conclusion: High psychological pain, alexithymia, impulsivity and childhood trauma and low psychological resilience in individuals with substance use disorder could be a predictor of suicide risk.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,296 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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