Examining the association between exposure to major stressful life events and non-suicidal self-injury
Notice bibliographique
Résumé
Experiencing major stressful life events (SLEs) may contribute to risk for non-suicidal self-injury (NSSI). Prior research has established that a higher number of SLEs is linked with more frequent NSSI episodes among young adults. However, life stress is typically assessed with checklist approaches; these methods introduce frequent idiosyncratic misinterpretations of stress categories (e.g., major illness). Coupled with the unclear boundary of what constitutes SLEs, relying on participants’ subjective appraisals of stress severity attenuates validity. Specifically, individuals with a history of NSSI may have certain cognitive characteristics that contribute to an over-appraisal of event severity. Interview-based, contextual life stress systems overcome these limitations by having third-party raters blind to participant characteristics determine stress severity based on a standardized set of circumstances. Accordingly, this study used the Life Events and Difficulties Schedule 2 (LEDS-II), which is a gold-standard, semi-structured life stress interview and rating system. Specifically, we focused on the cumulative severity of episodic stressors (i.e., SLEs whose major features occur within a 2-week period). In preliminary analyses of 53 participants (Mage= 20.17, SDage= 2.51), cumulative stress severity (M =2.96, SD =3.20) was not significantly associated with the number of NSSI episodes participants reported in the past year (M = 22.75, SD = 67.46), r(53) = .13 p = .370. Data collection is ongoing, and we anticipate adding 30 participants (total n=83) to the analyses. Current findings do not align with previous literature on the association between SLEs and NSSI. However, they provide a methodological foundation for how to improve future research on SLEs and NSSI in young adults through the application of gold-standard life stress measures.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».