Risk reduction treatment of high-risk psychopathic offenders: The relationship of psychopathy and treatment change to violent recidivism.
Notice bibliographique
Résumé
The relationships of psychopathy, therapeutic change, and violent recidivism were examined in a sample of 152 high-risk violent offenders treated in a high-intensity violence reduction program at the Regional Psychiatric Centre (RPC) in Saskatoon, SK. The Violence Risk Scale (VRS; Wong & Gordon, 1999-2003) and Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R; Hare, 1991, 2003) were rated on the sample. As an extension on a prior psychometric study of the VRS (Lewis, Olver, & Wong, 2012), the associations of therapeutic change scores, obtained from pre- and posttreatment ratings of VRS dynamic items, and violent recidivism were examined among high-risk psychopathic offenders (mean PCL-R >25) over approximately 5 years' follow-up. Positive therapeutic change correlated negatively with the PCL-R, particularly Factor 1 and the Affective facet, and was significantly associated with reductions in violent recidivism after controlling for psychopathy. The association of change to violent outcome decreased, however, when controlling for the Affective facet. Taken together, the present results suggest that risk-related treatment changes demonstrated by high-risk psychopathic offenders can be predictive of reductions in violent recidivism, and that reliable measurements of therapeutic change may be informative about treatment outcome in a high-risk violent offender group.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».