Psychosis and offending in British Columbia: characteristics of a secure hospital population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is an increased likelihood of violence in the mentally ill although the risk is small. AIMS: The study aimed to ascertain the features in a secure hospital population that linked offending and mental illness. METHOD: A survey of patients in the high security hospital serving the province of British Columbia in Canada was carried out. Information on 175 mentally disordered offenders was extracted and included demographic data and specific characteristics of their offences, diagnoses and psychotic symptoms. RESULTS: The most prevalent offences were crimes of violence, but 39% of patients were not primarily violent offenders. Almost two-thirds (61%) had two or more diagnoses. A large majority of the patients were psychotic, schizophrenia being the most common diagnosis. There was a highly significant association between psychosis and violence, but the strength of the association was not increased by the presence of imperative hallucinations or delusions. The sample comprised various ethnic groups, one of which, Native Americans, was over-represented. However, no association was found between violent offending and ethnicity, or age or years of illness. DISCUSSION: The study replicates previous findings of the link between violent offending and psychosis, but not a specific link between violent offending and psychotic drive. A surprising finding was a lack of association between violent offences and substance misuse.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».