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Pain threshold and pain tolerance as a predictor of deliberate self-harm among adolescents and young adults

2022· article· en· W4206984664 sur OpenAlexaboutno aff
Rashmi Vishwanath, Samir Kumar Praharaj

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryPain toleranceMcGill Pain QuestionnaireClinical psychologyHarmInjury preventionSuicide preventionPsychologyHuman factors and ergonomicsPsychiatryOccupational safety and healthThreshold of painPoison controlMedicinePhysical therapyDevelopmental psychologyMedical emergencyInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir, Miglani et al.[1] have evaluated pain sensitivity in those with nonsuicidal self-injury, suicide attempters, and healthy controls and found higher pain intensities and pain threshold in the first group compared to the other two. The study findings are interesting, but we have some concerns regarding the methodology. The age of participants varied from 10 to 25 years in those with suicide attempt and those with nonsuicidal self-injury, whereas healthy controls included age and gender-matched caregivers of the patients, which appears unlikely. Studies suggest that as age advances, pain threshold and pain tolerance increase.[2] Furthermore, it is not clear why those with a history of previous suicide attempts were excluded, which can result in a biased sample. For the assessment of pain, the McGill pain questionnaire-short form was used, which is a subjective measure. Although McGill Pain Questionnaire - Short Form has been used in adolescents, its use in children may not be appropriate,[3] It is not clear whether English version of the questionnaire was used or it was translated to local language and validated before use. The sample characteristics of the three groups is not mentioned, which affects generalizability of the findings. Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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