Clinical and Psychosocial Stress Correlates of Self‐Harm in Women: A Retrospective Cohort Study in the Forensic Mental Health Setting
Notice bibliographique
Résumé
Para-suicidal behaviours and self-harm are commonly observed in mental health institutions, with women inpatients being particularly at risk. Little research has looked at characteristics of women engaging in self-harmful conduct beyond diagnostic and socio-demographic information. The current study investigated occurrences of self-harm over time in a large sample of women housed in forensic mental health units in the province of Ontario, Canada. Background and clinical information was obtained from staff ratings on the Resident Assessment Instrument-Mental Health at admission and every 3 months afterwards for an approximately 2-year time period. Latent class mixed models identified two distinct profiles, the first one (77.4% of sample) characterised by a low or intermittent use of self-harm, the second (22.6% of sample) showing a stable elevated risk profile. Women in the at-risk group tended to be younger, showed increased signs of subjective distress and greater occurrence of adverse life events in their history. Psychiatric diagnosis in itself was not a valid predictor of the stability of self-harm for this sample. These findings highlight the importance of addressing both clinical and stress-related distal vulnerability factors in the background of institutionalised women who engage in self-harm on a stable basis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».