Exploring Unique Patterns of Self‐Injury Recovery: A Latent Profile Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As nonsuicidal self-injury (NSSI) has become an increasing public health concern, the last few years have seen the emergence of efforts to address NSSI recovery. Although many recovery efforts adopt a medical view of self-injury and focus on cessation of the behaviour, recovery can mean many different things to different people. In this study, we provide initial empirical validation of the self-injury recovery framework, by assessing whether different recovery profiles exist. METHODS: Our sample comprised 733 participants with lived experience of NSSI (M age = 24.54, sd = 6.39). Participants completed self-report measures of constructs related to NSSI recovery and NSSI characteristics. RESULTS: Using latent profile analysis, we identified six unique profiles reflecting differences in thoughts/urges to self-injure, self-efficacy, social support, optimism, coping, underlying adversities, perceptions of scarring, disclosure, resilience and self-compassion. Multivariate analyses of variance confirmed these profiles differed according to NSSI characteristics such as frequency of NSSI, a self-assessment of recovery, the desire to self-injure or avoid self-injury and the number of people disclosed to. LIMITATIONS: A homogenous sample and cross-sectional design limit generalisability of our findings across populations and across time. CONCLUSIONS: Our findings reinforce that recovery can take many different forms, with different factors being relevant to different individuals. Adopting a person-centred approach that centres an individual's lived experience and emphasises what is important to them in the recovery process offers opportunities for more empathic responses to self-injury and better outcomes for individuals who self-injure.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».