A retrospective research on non-suicidal self-injurious behaviors among young patients diagnosed with mood disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background Non-suicidal self-injury (NSSI) is an emerging public concern in both clinical and non-clinical settings, especially in the background of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Nevertheless, knowledge of NSSI on a certain disease entity in the later stage of the pandemic was scarce. Objective This study was conducted for the purpose of exploring the current occurrence and characteristics of NSSI in patients diagnosed with mood disorders (MDs) as well as its correlated factors in the later stage of the pandemic. Methods Three hundred and forty-nine eligible subjects (M ± SD, 21.54 ± 7.62) admitted to a mental health center in Wuhan from 11 November 2021 to 31 January 2022 were included in our study. An umbrella questionnaire comprised of demographics, COVID-19-related factors, Yale-Brown Obsessive and Compulsive Scale (Y-BOCS), Pittsburgh Sleep Quality Index-Revised (PSQI-R), Mobile Phone Addiction Index (MPAI), and Ottawa Self-injury Inventory (OSI) was extended to each subject via shared QR code. Results Of 349 patients with MDs included, 151 (43.27%) reported NSSI in the recent 1 month, among whom hand, lower arm/wrist, and scalp were the most hurt body parts, and cutting, hitting, and headbanging were the most adopted methods. “Own idea” was the most common origin of NSSI. In the logistic regression model, age bracket, family monthly income, occupation, level of obsessive-compulsive disorder (OCD) symptoms, sleep duration, withdrawal reaction to the mobile phone, and habits of using a mobile phone were independently associated with NSSI. Conclusion It was revealed by our study that NSSI was quite prevalent among patients with MDs, especially among those students, adolescents, comorbid with OCD symptoms, inadequate sleeping hours, and suffering from withdrawal reaction to mobile phones. Further research on NSSI in various psychiatric disorders and even in non-clinical settings such as the community population was in urgent need since NSSI in China was not rare.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».