Suicide Ideation Severity and Oculomotor Avoidance of Suicide‐Related Stimuli
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Identifying variables linked to distinct suicide outcomes has long been among suicidology's research priorities. Cognitive theories of suicide identify attentional processes that may vary for individuals at a greater suicide risk. However, an overreliance on self-report and objective measures that are poor estimates of attention has led to mixed findings. METHOD: The current study utilizes eye tracking with a novel passive viewing task to explore differences in viewing patterns for suicide- and neutral-image pairings, as a function of suicide outcomes. Young adults (N = 124, 83.9% women) were oversampled for recent suicidal thoughts and behaviors, and completed a series of self-report questionnaires specific to suicide history, as well as relevant covariates prior to completing the eye-tracking task. RESULTS: Multilevel modeling revealed that individuals with low-to-moderate ratings of past-year ideation displayed a significant decline in the amount of time spent viewing suicide images as compared to neutral images over the course of the task (oculomotor avoidance). However, the same pattern was not seen among individuals with high suicide ideation, specifically those with resolved plans and preparation. Furthermore, no differences were found between people with and without a suicide attempt history. CONCLUSION: These results suggest a suicide-specific disengagement bias among individuals high in suicide ideation and more specifically, resolved plans and preparation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».