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Enregistrement W4388907920 · doi:10.12688/hrbopenres.13764.2

Age of first self-harm act in childhood and adolescence: A scoping review protocol

2023· review· en· W4388907920 sur OpenAlexaff
Daisy Wiggin, Elaine McMahon, Fiona McNicholas, Eve Griffin

Notice bibliographique

RevueHRB Open Research · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésHarmPsychologyDevelopmental psychologyProtocol (science)MedicineSocial psychologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Self-harm in youth is associated with adverse outcomes for many. The age of first self-harm is not often reported in the literature and there is considerable heterogeneity in how it is reported and in the methods used to estimate it. The objective of this study will be to examine the age of first self-harm act in childhood and adolescence and to identify the research methods used to assess this. Methods: This scoping review will follow JBI guidance. Five electronic databases, Medline, PsycInfo, CINAHL Plus, Embase, and Web of Science will be searched from inception. Grey literature will be searched via Google Scholar. Studies reporting the age of first act of self-harm in young people aged 17 years and younger are of interest. Any study design and methodology will be eligible for inclusion. Included studies may use any self-harm definition, any measures used to assess self-harm and the age of the first act. The focus can be in any context, including health services presenting or community samples. Title and abstract screening and full text screening will be carried out by two reviewers independently. The data extraction tool will be piloted by two reviewers independently, included studies will undergo data extraction by one reviewer and this will be checked by a second, independent reviewer. Results: The resulting data will be presented using descriptive statistics, in tabular format, and accompanied with a narrative presentation of results. The results of this study will be distributed by publication in an academic journal.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,370
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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