Using dynamic risk and protective factors to predict inpatient aggression: Reliability and validity of START assessments.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Short-Term Assessment of Risk and Treatability (START; C. D. Webster, M. L. Martin, J. Brink, T. L. Nicholls, & S. L. Desmarais, 2009; C. D. Webster, M. L. Martin, J. Brink, T. L. Nicholls, & C. Middleton, 2004) is a relatively new structured professional judgment guide for the assessment and management of short-term risks associated with mental, substance use, and personality disorders. The scheme may be distinguished from other violence risk assessment instruments because of its inclusion of 20 dynamic factors that are rated in terms of both vulnerability and strength. This study examined the reliability and validity of START assessments in predicting inpatient aggression. Research assistants completed START assessments for 120 male forensic psychiatric patients through review of hospital files. They also completed Historical-Clinical-Risk Management-20 (HCR-20; C. D. Webster, K. S. Douglas, D. Eaves, & S. D. Hart, 1997) and Hare Psychopathy Checklist: Screening Version (PCL:SV; S. D. Hart, D. N. Cox, & R. D. Hare, 1995) assessments. Outcome data were coded from hospital files for a 12-month follow-up period using the Overt Aggression Scale (OAS; S. C. Yudofsky, J. M. Silver, W. Jackson, J. Endicott, & D. W. Williams, 1986). START assessments evidenced excellent interrater reliability and demonstrated both predictive and incremental validity over the HCR-20 Historical subscale scores and PCL:SV total scores. Overall, results support the reliability and validity of START assessments and use of the structured professional judgment approach more broadly, as well as the value of using dynamic risk and protective factors to assess violence risk.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle