Assessing risk for imminent violence in the elderly: the Brøset Violence Checklist
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Brøset Violence Checklist (BVC) assesses confusion, irritability, boisterousness, verbal threats, physical threats and attacks on objects as either present or absent. It is hypothesised that an individual displaying two or more of these behaviours is more likely to be violent in the next twenty-four hour period. This study aims to test the validity of the instrument in geriatric settings and to report on the predictive value of an easy-to-use risk assessment instrument. METHOD: Eight thousand eight hundred and thirty-five BVC observations were completed in two psychogeriatric wards (n = 42 patients) and two special care units for patients with dementia (n = 40 residents). To measure violent incidents the study group was monitored using the Staff Observation Aggression Scale-Revised (SOAS-R). RESULTS: This study disclosed that patients in geriatric wards and residents in nursing homes who are aggressive have higher BVC scores than the non-violent subjects indicating that the BVC does predict violent episodes in these settings. CONCLUSION: From a clinical perspective, it is most important that a prediction aid has good sensitivity, so that most cases are detected and have a high negative predictive value so that most non-cases on the measure are indeed non-cases. Our results indicate that the BVC was able to achieve this goal.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».