Similarities and differences in the functions of non-suicidal self-injury (NSSI) across gender non-conforming and cisgender young adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-suicidal self-injury (NSSI) can be motivated by a broad range of functions and many individuals report multiple reasons for self-injuring. Most NSSI research has involved predominantly female samples and few studies have examined gender similarities and differences in function endorsement. METHODS: We characterise the prevalence and versatility of NSSI functions within a gender-diverse online sample of cisgender women (cis-women; n = 280), cisgender men (cis-men; n = 176), and transgender, non-binary, and other gender non-conforming young adults (TGNC; n = 80) age 18-30 (M = 23.73, SD = 3.55). The Ottawa Self-Injury Inventory (OSI-F) assessed 24 intrapersonal and social functions across nine domains: affect regulation, self-punishment, anti-dissociation, anti-suicide, sensation seeking, sexuality, interpersonal influence, and body image. RESULTS: TGNC participants and cis-women were significantly more likely to report intrapersonally motivated NSSI and greater function versatility than cis-men. Low mood, emotional distress, suicidality, and trauma symptomology appeared to contribute to gender differences in function endorsement. Gender similarities also emerged; across groups, intrapersonal functions were substantially more common than social functions, and the most endorsed domains were affect regulation and self-punishment. No domains were gender specific. LIMITATIONS: The OSI-F was developed from majority female samples and may not adequately capture the experiences of other gender groups. CONCLUSIONS: Interventions which reduce distress and strengthen emotion regulation are likely to benefit individuals who self-injure regardless of gender. However, most individuals report multiple NSSI functions and person-centred interventions which address this complexity are needed. Future research should develop gender-informed treatment models which consider the unique experiences of TGNC individuals and cis-men who self-injure.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».