The reasons dissociative disorder patients self-injure
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most individuals with dissociative disorders (DDs) report engaging in self-injury. Objective: The present study aimed to understand the reasons for self-injury among a clinical sample of 156 DD patients enrolled in the TOP DD Network study. Method: Participants answered questions about self-injury, including a prompt asking how often they are aware of the reasons they have urges to self-injure, as well as a prompt asking them to list three reasons they self-injure. Results: Six themes of reasons for self-injury, each with subthemes, were identified in the qualitative data: (1) Trauma-related Cues, (2) Emotion Dysregulation, (3) Stressors, (4) Psychiatric and Physical Health Symptoms, (5) Dissociative Experiences, and (6) Ineffective Coping Attempts. Participants reported that they were able to identify their reasons for self-injuring sometimes (60.26%) or almost always (28.85%), with only 3.20% unable to identify any reasons for their self-injury. Conclusion: Results suggest that the vast majority of DD patients (92.31%) reported being at least partially unaware of what leads them to have self-injury urges, and many individuals with DDs experience some reasons for self-injury that are different from those with other disorders. The treatment implications of these findings are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».