Mental Disorders and Violence in a Total Birth Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We report on mental disorders and violence for a birth cohort of young adults, regardless of their contact with the health or justice systems. METHODS: We studied 961 young adults who constituted 94% of a total-city birth cohort in New Zealand, April 1, 1972, through March 31, 1973. Past-year prevalence of mental disorders was measured using standardized DSM-III-R interviews. Past-year violence was measured using self-reports of criminal offending and a search of official conviction records. We also tested whether substance use before the violent offense, adolescent excessive perceptions of threat, and a juvenile history of conduct disorder accounted for the link between mental disorders and violence. RESULTS: Individuals meeting diagnostic criteria for alcohol dependence, marijuana dependence, and schizophrenia-spectrum disorder were 1.9 (95% confidence interval [CI], 1.0-3.5), 3.8 (95% CI, 2.2-6.8), and 2.5 (95% CI, 1.1-5.7) times, respectively, more likely than control subjects to be violent. Persons with at least 1 of these 3 disorders constituted one fifth of the sample, but they accounted for half of the sample's violent crimes (10% of violence risk was uniquely attributable to schizophrenia-spectrum disorder). Among alcohol-dependent individuals, violence was best explained by substance use before the offense; among marijuana-dependent individuals, by a juvenile history of conduct disorder; and among individuals with schizophrenia-spectrum disorder, by excessive perceptions of threat and a history of conduct disorder. CONCLUSIONS: In the age group committing most violent incidents, individuals with mental disorders account for a considerable amount of violence in the community. Different mental disorders are linked to violence via different core explanations, suggesting multiple-targeted prevention strategies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».