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Enregistrement W7133042301

Predictors of Self-Injurious Thoughts and Behaviours Among Canadian Post-Secondary Students

2023· dissertation· W7133042301 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Jane Robinson

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelSuicide preventionMental healthPublic healthOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsSuicidal ideation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-injurious thoughts and behaviours (SITB) represent a collection of life-threatening outcomes ranging from non-suicidal self-injury (NSSI, e.g., self-cutting) to suicidal thoughts (ST) and suicide attempts (SA). Suicide has been identified as a major public health problem and the second leading cause of death among young adults (18 to 24 years), with peak developmental transitions such as attending post-secondary education presenting as a strong catalyst for SITB engagement. Although SITBs have undergone rigorous examination over the years, there remain inconsistencies in the classification of non-suicidal and suicidal SITBs and the prevalence of subsequent risk factors specific to young adults. The purpose of this study was to examine the pre-existing and emerging biopsychosocial risk factors associated with suicidal thoughts and behaviours and non-suicidal self-injury among post-secondary students. While several researchers approach the topic of suicidal thoughts and behaviours separately from non-suicidal self-injury, this study examines the two constructs concurrently and explores risk factors common to both. Using data from the 2013 (n=354) and 2016 (n=270) American College Health Association–National College Health Assessment (ACHA-NCHA), a cross-sectional survey of the health behaviours of Canadian post-secondary students, this study examined the prevalence of 13 biopsychosocial risk factors in a group of students who endorsed engagement in SITB. Of the 13 risk factors examined in the current study, results demonstrate three pre-existing risk factors (interpersonal trauma, substance use and diagnosis of a mental health issue) and three emerging risk factors (disability identification, sleep disturbance and negative affect) converging in the two student samples. Understanding emerging risk factors may help improve suicide risk assessment tools and mitigate suicidal tendencies by providing clinical interventions at earlier stages for post-secondary students. Sleep problems may be a particularly important intervention target because of their non-stigmatizing nature and amenability to mental health treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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