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Enregistrement W4414181331 · doi:10.1192/j.eurpsy.2025.599

Examining predictors of non-suicidal self-injury among college students: A prospective cohort study

2025· article· en· W4414181331 sur OpenAlexaffabout
Jesper Kjær, Barbara F. Turner

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalityLongitudinal studyOpenness to experienceLogistic regressionBaseline (sea)Big Five personality traitsCohortMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Non-suicidal self-injury (NSSI) refers to the deliberate act physical harm without intent of suicide. Common forms of NSSI include cutting, burning, and hitting oneself. The prevalence of NSSI among college students have been estimated to be between 15% to 25%.and higher than in the general population. Investigating patterns associated neurobiological and personality traits may provide a more comprehensive understanding of NSSI. Objectives We aim to identify latent trajectory classes for NSSI behavior among college students. We expect that baseline personality and the behavioral inhibition/activation scales (BIS/BAS) will predict NSSI trajectory. Methods A total of 704 first-year university students at University of Victoria, Canada, were recruited in the beginning of the first semester over two consecutive academic years. Participants attended a baseline testing session completing self-report measures including the Ten Item Personality Inventory, BIS/BAS and NSSI instruments. There were monthly follow-up sessions from October to April. Longitudinal data will be analysed with latent growth curve modeling and group-based trajectory modeling, and baseline predictors will be analysed with multivariate logistic regression. Results Latent class growth analysis found three distinct classes of NSSI during the follow-up period. A small percentage (2.4%) of the participants had a high degree of self-injury throughout the follow-up period. A second class of 13.4% of the participants had a moderate degree of self-injury at baseline, which fell throughout the follow-up period. Lastly, a third class of the majority of the participants (84.3%) had minor or none self-injury both at baseline and in the follow-up period. Concerning baseline predictors, higher openness and BAS drive were associated with lower NSSI at baseline. Conclusions In line with previous studies, we identified three distinct trajectories of NSSI behavior among college students. Notably, low openness and low BAS drive were associated with a degree of NSSI at baseline. These findings suggest that openness and drive may play a protective role in NSSI, providing valuable insights for future prevention and intervention efforts. The project is part of the Collaborative Research Program at the International Society for the Study of Self-Injury. Disclosure of Interest None Declared

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)0,002
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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