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Enregistrement W7116985416 · doi:10.1186/s12888-025-07701-7

Non-suicidal self-injury links with multidimensional cognitive dysfunctions in adolescents with depression

2025· article· en· W7116985416 sur OpenAlexaboutno aff
Shina Li, Xiuling Tian, Yihao Zhang, Ying Yang, Huijing Sun, Jiahui Chen, Defeng Xu, Feiyu Xu, Xingxing Zhu, D. Qiao

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvincePostdoctoral Innovation Project of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCognitionDepression (economics)MEDLINEPsychometricsMajor depressive disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-suicidal self-injury (NSSI) has high prevalence among adolescents with mood disorders and is accompanied by cognitive impairments. Most existing studies have examined their impairments on single cognitive domains. It remains unclear which cognitive deficits are associated with adolescent NSSI and its functions and addictive features, from a multidimensional perspective. METHODS: A total of 161 adolescents diagnosed with first-episode major depressive disorder (MDD) and 137 healthy controls were recruited between June 2020 and December 2024. Participants were divided into three groups: adolescents with MDD and NSSI (MDD + NSSI, n = 84, age = 15.47 ± 1.59), those with MDD and without NSSI (MDD-NSSI, n = 77, age = 16.11 ± 2.16), and healthy controls (HCs, n = 137, age = 15.92 ± 3.13). NSSI behavior and its four common functions (internal emotion regulation, external emotion regulation, social influence, and sensation seeking) as well as the addiction feature, were assessed using the Ottawa Self-injury Inventory. Cognitive domains such as emotion recognition, cognitive control, working memory, and reward processing were assessed using an in-house Cognitive Assessment Battery. Data were analyzed via ANOVA, logistic regression, and multiple linear regression. RESULTS: Both the MDD + NSSI and MDD-NSSI groups showed significantly greater cognitive dysfunctions compared to the HCs. Logistic regression models indicated that cognitive domains such as memory, cognitive control, reward processing, delay discounting, and time perception were significantly associated with the presence of NSSI among adolescents with MDD. Multiple linear regression analyses further revealed that emotion recognition, working memory, cognitive control, and reward processing were significantly related to NSSI functions and the addictive features. CONCLUSIONS: Our results showed that NSSI behaviors, its functions, and addictive features are all associated with multidimensional cognitive dysfunctions. These findings highlight the clinical relevance of implementing thorough, multidomain cognitive evaluations in adolescents with NSSI. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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