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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».