Assessing Clinical Features of Adolescents Suffering from Depression Who Engage in Non-Suicidal Self-Injury
Notice bibliographique
Résumé
Depressive disorders (DDs) and non-suicidal self-injury (NSSI) are important juvenile mental health issues, showing alarming increasing rates. They frequently co-occur, mainly among adolescents, increasing the suicide risk. We aimed to compare the clinical features of two groups of adolescents with DDs, differed by their engagement or not in NSSI (“DD + NSSI” and “DD”). We hypothesized that NSSI would characterize particularly severe forms of DDs suitable for becoming specific phenotypes of adolescent depression. We enrolled 56 adolescents (11–17 years) diagnosed with a DD according to the DSM-5 criteria. They were assessed for NSSI endorsement (Ottawa Self-Injury Inventory), depressive symptoms (Children’s Depression Inventory 2), emotional dysregulation (Difficulties in Emotional Regulation Scale), and anxiety symptoms (Screen for Child Anxiety-Related Emotional Disorders). The two groups accounted for 31 (“DD + NSSI”) and 25 (“DD”) individuals. The “DD + NSSI” group had significantly higher suicidal ideation (p 0.0039), emotional dysregulation (p 0.0092), depressive symptoms (p 0.0138), and anxiety symptoms (p 0.0153) than the “DD” group. NSSI seemed to characterize more severe phenotypes of adolescent depression, applying for a potential role as a “specifier” of DDs, describing relevant information for their management. Further studies are needed to support this hypothesis and its potential opportunities for prevention and treatment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».