Severe Mental Illness and Aggressive Behavior: On the Importance of Considering Subgroups
Notice bibliographique
Résumé
A minority of persons with severe mental illness (SMI) engage in violence towards others. These individuals, however, constitute a heterogeneous population with respect to patterns and correlates of violence. The present study used multivariate profile analyses to identify clusters of patients with SMI who displayed similar patterns of violence and similar correlates among 178 participants with SMI and a history of interpersonal violence. The types, locations, methods, and victims of violence, the associations of psychotic symptoms, alcohol and drug intoxication with violence, psychopathy traits, and impulsivity were entered into multiple correspondence analyses. Three subgroups of violent individuals were identified: psychotic, repetitive, and institutional. A fourth, unexpected subgroup of less violent persons was also found. The subgroups differed as to frequency, type, method, and location of violent incidents towards others; the presence of delusions, hallucinations, and intoxication when violent; and levels of psychopathy traits and impulsivity. These results demonstrate that among persons with SMI and considered at risk for violence, there are subgroups who display distinctive patterns and correlates of violent behavior. The finding that factors promoting violence in the subgroups differ indicates the need for distinct treatment and management strategies to reduce violence in each type.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».