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Enregistrement W6941065744 · doi:10.11886/scjsws20240219001

Influence of self-esteem, alexithymia and alienation on non-suicidal self-injury behaviors in adolescents

2025· article· en· W6941065744 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaAlienationLogistic regressionMental healthScale (ratio)Toronto Alexithymia ScaleSuicide prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundIn recent years, the incidence of non-suicidal self-injury (NSSI) behaviors among adolescents has been increasing annually. Self-esteem and alexithymia are strongly associated with NSSI behaviors, and alienation is closely linked to both self-esteem and alexithymia. However, there is limited research on the relationship between alienation and NSSI behaviors among adolescents in China.ObjectiveTo analyze the relationship between alienation and NSSI behaviors among adolescents, and to explore the factors influencing NSSI behaviors in this population, so as to provide insights for the prevention and treatment of NSSI behaviors in adolescents.MethodsAdolescents admitted to the Department of Psychiatry and Psychology at the 923rd Hospital of the Joint Logistics Support Force of the Chinese People's Liberation Army from September 1, 2021 to March 1, 2023, who met the diagnostic criteria for NSSI in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, fifth edition (DSM-5), were selected as the study group (n=60). Concurrently, middle school students from Nanning were recruited as the control group (n=60). Participants were assessed using Adolescent Self Harm Scale (ASHS), Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES), Toronto Alexithymia Scale (TAS) and Adolescent Students′ Alienation Scale (ASAS). Pearson correlation analysis was employed to examine the relationships between scale scores in the study group, and Logistic regression analysis was used to identify the influencing factors of NSSI behaviors among adolescents.ResultsThe RSES score of the study group was significantly lower than that of the control group (t=-7.033, P<0.01). The TAS and ASAS scores of the study group were significantly higher than those of the control group (t=5.591, 8.124, P<0.01). The ASHS score was negatively correlated with RSES score (r=-0.410, P<0.01) and positively correlated with ASAS score (r=0.555, P<0.01). The RSES scores of the study group were negatively correlated with TAS and ASAS scores (r=-0.317, -0.590, P<0.05 or 0.01). Logistic regression analysis showed that being female (OR=0.714, 95% CI: 0.042~0.709) was a protective factor for NSSI behaviors among adolescents, while high alienation (OR=1.028, 95% CI: 1.013~1.043) and residing in rural areas (OR=6.692, 95% CI: 2.038~21.967) were risk factors for NSSI behaviors among adolescents.ConclusionAlienation was positively correlated with NSSI behaviors in adolescents. Female adolescents had a lower risk of NSSI behaviors, while those with higher levels of alienation or residing in rural areas were more prone to NSSI behaviors. [Funded by Self-financed Scientific Research Project of the Health Commission of Guangxi Zhuang Autonomous Region (number, Z20210656); Self-financed Scientific Research Project of the Health Commission of Guangxi Zhuang Autonomous Region (number, Z-A20231057)]

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,390 · 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'admission1
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