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Enregistrement W2022678066 · doi:10.1037/a0024623

Co-occurring mental health and substance use problems in offenders: Implications for risk assessment.

2011· article· en· W2022678066 sur OpenAlexaff
Mark A. Ruiz, Kevin S. Douglas, John F. Edens, Natalia Nikolova, Scott O. Lilienfeld

Notice bibliographique

RevuePsychological Assessment · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAggressionMental healthClinical psychologyPsychiatrySubstance abuseAntisocial personality disorderPersonalityPoison controlDepression (economics)Suicide preventionInjury preventionPersonality disordersOccupational safety and healthMedicineMedical emergencySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We undertook a secondary data analysis to study issues relevant to co-occurring mental health and substance disorder in a combined sample of offenders (N = 3,197). Using the Personality Assessment Inventory, we compared the frequency of depressive, traumatic stress, and personality disorder symptom elevations across offenders with and without substance problems, identified the extent to which co-occurring problems were accompanied by risk factors for suicide and aggression, and tested for gender differences. Offenders with substance problems were more likely than others to have increased mental health problems and risk factors for suicide or aggression. Women with substance problems, compared with men, had higher depression, traumatic stress, and borderline features, in addition to lower antisocial features. The frequency with which suicide and aggression risk factors were associated with mental health problems was generally similar across men and women. Measurement issues relevant to co-occurring disorder and risk assessment are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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