Adverse Childhood Experiences, Distress Tolerance, and Non-Suicidal Self-Injury: A Cross-Sectional Mediation Model Among College Students from Six Countries
Notice bibliographique
Résumé
Non-suicidal self-injury is defined as the deliberate, direct, and socially unacceptable destruction of body tissue without suicidal intent. Global estimates have shown high onset and frequency of NSSI in adolescents and is considered to be an issue of significant cross-national prevalence. Adverse childhood experiences (ACEs) have displayed strong empirical linkages to NSSI; however, more research identifying mechanisms linking ACEs to NSSI is needed. The present study examined the associations between ACEs, distress tolerance (DT), and NSSI severity among college students from six countries. Specifically, we examined whether ACEs predict past year NSSI severity via distress tolerance. Participants were 811 college students (78.4% female) from six countries (USA, Argentina, Spain, South Africa, England, Canada) who endorsed past year NSSI and completed study measures. Within our estimated model, we found that higher ACEs scores were associated with lower DT, which in turn was associated with greater NSSI severity (indirect β = .03, 99% CIs=0.01, 0.06). When accounting for DT, higher ACEs scores were still associated with greater NSSI severity (direct β = .23, 99% CIs = 0.14, 0.31). When testing for model invariance, we found that all effects were consistent across country and sex at birth groupings. These findings suggest that introducing and strengthening healthy coping mechanisms may provide emerging adults who experienced ACEs with adaptive strategies to manage distress and may reduce incidence of NSSI as a result.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».