Predictive Validity of the Psychopathy Checklist: Screening Version for Intramural Behaviour in Violent Offenders—A Prospective Study at a Secure Psychiatric Hospital in Germany
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To consider the extent to which the presence of psychopathy, as indicated by the psychopathy checklist: screening version (PCL:SV), can predict intramural behaviour in offenders with mental disorders serving compulsory treatment at a German forensic psychiatric hospital. METHOD: The PCL:SV was used with 48 offenders detained at a forensic psychiatric hospital in Germany. In a prospective design, objective and subjective measures of behaviour were compared for those identified as high and low scorers on the PCL:SV. Data were obtained from hospital records of disciplinary incidents (objective) and from interviews with case managers and therapists (subjective), according to predefined criteria and in standardized forms. RESULTS: The hospital records of the high scorers indicated they had been involved in significantly more disciplinary incidents than low scorers. Their behaviour was also rated significantly more negative by therapists than the low scorers. CONCLUSION: Numeorus studies found the psychopathy checklist (PCL) score to be a reliable predictor of recidivism in offenders after release. The present study has demonstrated that the PCL score has also predictive validity for intramural behaviour problems in individuals serving compulsory treatment at a forensic psychiatric hospital. As a result, we recommend the routine use of the PCL with offenders starting a period of compulsory detention to identify those at increased risk for problem behaviour.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».