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Enregistrement W4410932292 · doi:10.1002/cpp.70094

The Role of Alexithymia, Borderline Personality Traits and Resilience in Suicidal and Nonsuicidal Self‐Harm Behaviours Among Adolescents With Major Depressive Disorder

2025· article· en· W4410932292 sur OpenAlexaboutno aff
İbrahim Adak, Oğuz Bilal Karakuş, Ozalp Ekıncı, Omar Alomarı, Alper Çalışkan, Elif Burcu Bağçeli, İpek Süzer Gamlı

Notice bibliographique

RevueClinical Psychology & Psychotherapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyClinical psychologyPsychiatryMajor depressive disorderBorderline personality disorderSuicidal ideationAlexithymiaAutism spectrum disorderDepression (economics)Suicide preventionPoison controlSuicide attemptPersonality disordersPersonalityAutismMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is a significant health issue among adolescents, often associated with decreased academic performance, self-harm and increased suicide attempts. Suicidal and self-harm behaviours are particularly concerning and are influenced by multiple factors beyond depression. This study aims to examine the factors contributing to suicidal behaviour and nonsuicidal self-harm in adolescents diagnosed with major depressive disorder (MDD). MATERIALS AND METHODS: This prospective study included adolescent patients aged 12-18 years diagnosed with MDD according to DSM-5 criteria, referred to our Child and Adolescent Psychiatry Clinic between 1 February 2023 and 1 August 2023. Participants with intellectual disability, autism spectrum disorder, schizophrenia or other psychotic disorders were excluded. Data collection tools included the Sociodemographic Data Form, Inventory of Statements About Self-Injury, Child Depression Inventory, Borderline Personality Inventory (BPI), Toronto Alexithymia Scale and Child and Youth Resilience Measure-12 (CYRM-12). Data were analysed using SPSS25.0. RESULTS: Out of the 185 participants initially screened, 153 completed the study and were evenly divided into three groups: those who had never engaged in self-harm or attempted suicide (n = 51), those who had engaged in self-harm at least once but had not attempted suicide (n = 51) and those who had both engaged in self-harm and attempted suicide (n = 51). There were no significant differences in sociodemographic variables among the groups. Cutting was identified as the most common method of self-harm (84.3%), followed by scratching (72.5%). In terms of resilience, measured by the CYRM-12, the group with no history of self-harm or suicide attempts had significantly higher scores (M = 36.55) than the self-harm only group (M = 32.83) and the self-harm plus suicide attempt group (M = 31.03) (p < 0.001). For the BPI, the highest scores were observed in the group that had both engaged in self-harm and attempted suicide (M = 29.28), followed by the self-harm only group (M = 24.91) and the no self-harm or suicide group (M = 19.26) (p < 0.001). CONCLUSION: Adolescents with MDD who exhibit suicidal or self-harm behaviours have higher borderline personality traits and alexithymia levels, and lower resilience compared to their counterparts without such behaviours. These findings suggest the importance of early identification and intervention targeting these factors to mitigate the risk of self-harm and suicidal behaviour in depressed adolescents.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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