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Enregistrement W4210670417 · doi:10.1080/20008198.2022.2026738

The reasons dissociative disorder patients self-injure

2022· article· en· W4210670417 sur OpenAlexaff
M. Shae Nester, Cinzia Boi, Bethany L. Brand, Hugo J. Schielke

Notice bibliographique

RevueEuropean journal of psychotraumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensHomewood Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissociativePsychologyStressorClinical psychologyDissociative disordersCoping (psychology)MedicinePsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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