The Role of Client Strengths in Assessments of Violence Risk Using the Short-Term Assessment of Risk and Treatability (START)
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant advances in the field of violence risk assessment, we are limited in our understanding regarding the utility of existing measures for predicting violence risk over brief time frames (i.e., weeks to months) as well as by our focus on factors that increase risk to the neglect of those which may reduce risk or protect against future violence. To address these knowledge gaps, this study evaluated the use of a structured professional guide, the Short-Term Assessment of Risk and Treatability (START; Webster, Martin, Brink, Nicholls, & Middleton, 2004), in assessing short-term violence risk (i.e., up to one year) and, specifically, the role of client strengths in this process. Research assistants completed file-based START assessments for four 3-month intervals for 30 male forensic psychiatric inpatients. Information pertaining to aggressive incidents was obtained from files. Overall, results supported the usefulness of the START in assessing short-term violence risk. Assessments evidenced validity in predicting future violence, particularly over the short-term (i.e., up to 9 months). Although ratings of client strengths did not contribute uniquely to the prediction of violence risk, results support their clinical utility in risk management.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».