A developing world perspective on homicide and personality disorder
Notice bibliographique
Résumé
High rates of psychotic disorder among special populations of homicide offenders, females, youth and the mentally disordered, have received much investigation. Personality disorder, especially antisocial personality disorder, augments the relative risk ratio of violence, especially in combination with substance use disorder. Few studies of these correlates of violence and especially homicide have been reported in low- and medium-income countries (LMIC). Using the structured clinical interview for DSM diagnosis (SCID), personality disorders were identified in a cross sectional study involving 546 homicide offenders in Jimma prison, Ethiopia. Predictors of personality disorder were determined using multivariate analysis of various demographic and clinical variables, for example, age, psychiatric history and substance use. Out of the 316 offenders who completed the SCID, only 16% fulfilled DSM IV criteria for personality disorder. The rationale for killing, self-defence, anger and revenge (52% of offenders), planning involved in offending (50%) and reasonably high level of relationship functioning (57% married) were different from most data from the high-income countries. Diagnostically relevant cultural factors in LMIC, not in play in high-income countries, may explain the differences in personality disorders similar to other mental disorders and the underlying mediators of homicide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».