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Enregistrement W4406810932 · doi:10.1136/bmjopen-2024-087346

Cross-sectional study of cybervictimisation and non-suicidal self-injury among college students in China: a chain mediation effect of emotion dysregulation and social exclusion

2025· article· en· W4406810932 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoli Liao, Liu Xine, Juan Ni

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMediationClinical psychologyCross-sectional studyChinaDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to elucidate the relationship between cybervictimisation and non-suicidal self-injury (NSSI) behaviours among college students in China, with a particular focus on the mediating roles of emotion dysregulation and social exclusion. DESIGN: A cross-sectional survey was conducted among a convenience sample of college students. SETTING: The study was performed among college students from public universities in Hunan Province, China, between October 26 and November 26, 2023. PARTICIPANTS: A total of 1467 college students aged 19.52±1.16 years participated in the survey. OUTCOME MEASURES: Data were collected through an online questionnaire that included a general information form, the Ottawa Self-Injury Inventory, the Brief Cyberbullying and Cybervictimisation Scale, the Social Exclusion Questionnaire for Chinese Undergraduates and the Difficulties in Emotion Regulation Scale. RESULTS: The study sample consisted of 1467 college students, with a mean age of 19.52±1.16 years. Pearson's correlation analysis revealed significant positive correlations between NSSI behaviours and cybervictimisation (r=0.58, p<0.01), social exclusion (r=0.64, p<0.01) and emotion dysregulation (r=0.69, p<0.01). Multivariate regression analysis identified significant predictors of NSSI behaviours, including gender (β=0.06, p<0.05), being a left-behind child (β=-0.20, p<0.05), being the only child (β=0.07, p<0.05), cybervictimisation (β=0.32, p<0.001), emotion dysregulation (β=0.41, p<0.001) and social exclusion (β=0.15, p<0.001). Mediation effect analysis revealed a chain mediation effect where cybervictimisation influenced NSSI behaviours through the mediating roles of emotion dysregulation and subsequent social exclusion (all p<0.001). CONCLUSIONS: This study confirms previous research by highlighting the positive relationship between cybervictimisation and NSSI behaviours, and advances the field by identifying a chain mediation effect involving emotion dysregulation and social exclusion among this relationship. These findings highlight the critical need to incorporate strategies for managing both emotion dysregulation and social exclusion in the prevention and intervention of NSSI behaviours among adolescents exposed to cybervictimisation.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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