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Enregistrement W4386383516 · doi:10.4088/jcp.22m14693

Risk-Sensitive Decision-Making and Self-Harm in Youth Bipolar Disorder

2023· article· en· W4386383516 sur OpenAlexafffund
Mikaela K. Dimick, Alysha A. Sultan, Kody G. Kennedy, Sakina J. Rizvi, Erika E. Forbes, Mark Sinyor, Roger S. McIntyre, Eric A. Youngstrom, Benjamin I. Goldstein

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBipolar disorderHarmPsychologyPsychiatryDepression (economics)Clinical psychologySuicide preventionPoison controlMedicineMedical emergencyCognitionSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth with bipolar disorder (BD) are at high risk for suicide and have high rates of self-harm, which includes both suicide attempts and non-suicidal self-injury. Greater risk-taking has been associated with suicide attempts in youth with major depression, although there are no studies examining the relationship between risk-related decision-making and self-harm in youth with BD. We aimed to examine the association of suicide risk with risk-sensitive decision-making in a controlled sample of youth with BD. ]) and 82 age- and sex-matched control youth aged 13-20 years were recruited between 2012 and 2020. Decision-making and risk-taking performance were assessed via the Cambridge Gambling Task within the Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB). General linear models were used to examine differences between groups with control for age, sex, and IQ. = .01). youth serving a protective role in suicide risk. Future longitudinal studies are needed to examine the temporal association of neurocognition and self-harm among youth with BD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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