Fatores de risco para comportamentos suicidas e autolesivos em adolescentes
Bibliographic record
Abstract
Este estudo avaliou comportamentos suicidas e autolesivos (SH) e seus fatores de risco na população adolescente, através de dois estudos complementares. O primeiro foi uma revisão sistemática de estudos observacionais que examinou fatores de risco para comportamentos suicidas e SH em adolescentes não clínicos. O protocolo seguiu as diretrizes PRISMA e foi registrado no PROSPERO (CRD42023463134), com sua questão estruturada segundo estratégia PICOS. As bases EMBASE, Scopus, PubMed, PsycINFO e Web of Science foram consultadas, e a qualidade dos artigos avaliada pela Newcastle-Ottawa Scale. Dois revisores realizaram a triagem e extração de forma independente, com um sênior resolvendo conflitos. 8 estudos foram incluídos ao final, com tamanhos amostrais entre 70 e 73.648. Representados em diagrama Sankey, 37 fatores de risco foram identificados, incluindo sexo feminino, histórico de SH e vulnerabilidades psicológicas, neurais, familiares e sociais. O segundo estudo, transversal, investigou SH e seus preditores em uma amostra comunitária de 333 adolescentes brasileiros de 11 a 18 anos de Porto Alegre e São Paulo. Analisaram-se associações entre gravidade das SH, regulação emocional, problemas comportamentais e gênero por meio de testes qui-quadrado/Fisher, ANOVA/Kruskal-Wallis e regressão logística multinomial sob um p-valor de 5. 75% dos participantes relataram SH, sendo 54% moderadas ou graves. Adolescentes do sexo feminino apresentaram 2,2 vezes mais chances de SH graves em comparação aos do sexo masculino. Problemas comportamentais foram preditores significativos, todavia regulação emocional não apresentou associação direta. Os resultados de ambos os estudos convergem com modelos de estresse-diátese que interpretam SHs como respostas regulatórias maladaptativas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".