Mental Disorder and Threats Made by Noninstitutionalized People With Weapons in the National Comorbidity Survey Replication
Notice bibliographique
Résumé
Controversy exists as to whether mental disorders are associated with a higher risk of violent behavior. Data from the nationally-representative National Comorbidity Survey Replication was examined. Multiple logistic regression was used to determine whether mood, anxiety, impulse control, and substance use disorders were associated with a higher rate of potentially violent behavior as assessed by threatening others with a gun or other weapon. After adjusting for sociodemographic factors, an association was found between mood, anxiety, impulse control, and substance use disorders and the rate of threatening others. A significant association was found between threats made against others with a gun and both substance use disorders (adjusted odds ratio [AOR] 2.27; 95% confidence interval [CI] 1.62-3.20) and impulse control disorders (AOR 2.67; 95% CI 1.95-3.66). Threats made against others with any other type of weapon were significantly associated with any anxiety (AOR 1.76; 95% CI 1.34-2.31), substance (AOR 2.63; 95% CI 1.87-3.71), or impulse control disorder (AOR 2.49; 95% CI 1.96-3.18). Of the disorders studied, social phobia, specific phobia, and impulse control disorders seemed to have their onset before the act of threatening others with weapons. This finding was also true for those who had attempted suicide. Further research is needed to determine whether treatment of mental disorders decreases the risk of violence in this population.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».