Self-harm subscale of the Schedule of Nonadaptive and Adaptive Personality (SNAP): Predicting suicide attempts over 8 years of follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We examined the predictive power of the self-harm subscale of the Schedule for Nonadaptive and Adaptive Personality (SNAP) to identify suicide attempters in the Collaborative Longitudinal Study of Personality Disorders (CLPS).\nMethod: The SNAP, a self-report personality inventory, was administered to 733 CLPS participants at baseline, of whom 701 (96%) had at least 6 months of follow-up data. Cox proportional hazards regression analyses were performed to examine the SNAP–self-harm subscale (SNAP- SH) in predicting the 129 suicide attempters over 8 years of follow-up. Possible moderators of prediction were examined, including borderline personality disorder, major depressive disorder (MDD), and substance use disorder. We also compared baseline administration of the SNAP-SH to subsequent administrations more proximal to the suicide attempt, and to a higher-order SNAP-negative temperament (SNAP-NT) subscale. Receiver operating characteristic analyses were conducted using suicide attempts (n = 58) over the first year of follow-up to provide reference points for sensitivity and specificity.\nResults: The SNAP-SH demonstrated good predictive power for suicide attempts (hazard ratio = 1.28, P < .001) and appeared relatively consistent across borderline personality disorder, MDD, and substance use disorder diagnoses. Using more proximal scores did not increase predictive power. The SNAP-SH compared favorably to the predictive power of the higher-order SNAP-NT. Receiver operating characteristic analyses indicate several cutoff scores on the SNAP-SH that yield moderate to high sensitivity and specificity for predicting suicide attempts over the first year of follow-up.\nConclusions: The SNAP-SH may be a useful screening instrument for risk of suicide attempts in nonpsychotic psychiatric patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».