A Longitudinal Examination of the Predictive Effects of Alexithymia on Nonsuicidal Self‐Injury Among Emerging Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Emerging evidence suggests that alexithymia, a psychological construct defined by the inability to describe emotion, differentiate feelings, and think in an internally oriented way, may be relevant in understanding engagement in nonsuicidal self-injury (NSSI). However, there is a paucity of longitudinal work on alexithymia and NSSI, which is necessary to discern whether alexithymia may heighten risk for NSSI over time. METHODS: In the present study, the association between alexithymia and NSSI was examined among 1125 emerging adults (Mage = 17.96, 72% female), who completed a survey at two time points 4 months apart. RESULTS: Participants with a history of NSSI reported higher levels of alexithymia than those with no NSSI engagement. A zero-inflated negative binomial regression model revealed that higher alexithymia at Time 1 predicted greater diversity in NSSI methods (i.e., NSSI versatility), but not NSSI frequency, at Time 2, for those already engaging in NSSI (p < 0.01, controlling for NSSI history at Time 1, emotion regulation difficulties, age, and gender). Significant differences were found in NSSI functions based on alexithymia among individuals with a lifetime history of NSSI at both time points. Among participants with a history of NSSI, alexithymia was most strongly correlated with anti-dissociation, sensation seeking, self-punishment, toughness, and interpersonal boundaries NSSI functions. CONCLUSION: Findings underscore that alexithymia may be relevant to understanding NSSI severity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».