Peripheral and neural correlates of self-harm in children and adolescents: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Self-harm in children and adolescents is difficult to treat. Peripheral and neural correlates of self-harm could lead to biomarkers to guide precision care. We therefore conducted a scoping review of research on peripheral and neural correlates of self-harm in this age group. Methods PubMed and Embase databases were searched from January 1980-May 2020, seeking English language peer-reviewed studies about peripheral and neural correlates of self-harm, defined as completed suicide, suicide attempts, suicidal ideation, or non-suicidal self-injury (NSSI) in subjects, birth to 19 years of age. Studies were excluded if only investigating self-harm in persons with intellectual or developmental disability syndromes. A blinded multi-stage assessment process by pairs of co-authors selected final studies for review. Risk of bias estimates were done on final studies. Results We screened 5537 unduplicated abstracts, leading to the identification of 79 eligible studies in 76 papers. Of these, 48 investigated peripheral correlates and 31 examined neural correlates. Suicidality was the focus in 2/3 of the studies, with NSSI and any type of self-harm (subjects recruited with suicidality, NSSI, or both) investigated in the remaining studies. All studies used observational designs (primarily case-control), most used convenience samples of adolescent patients which were predominately female and half of which were recruited based on a disorder. Over a quarter of the specific correlates were investigated with only one study. Inter-study agreement on findings from specific correlates with more than one study was often low. Estimates of Good for risk of bias were assigned to 37% of the studies and the majority were rated as Fair. Conclusions Research on peripheral and neural correlates of self-harm is not sufficiently mature to identify potential biomarkers. Conflicting findings were reported for many of the correlates studied. Methodological problems may have produced biased findings and results are mainly generalizable to patients and girls. We provide recommendations to improve future peripheral and neural correlate research in children and adolescents, ages 3-19 years, with self-harm.
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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 | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».