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Enregistrement W2038136034 · doi:10.1080/17449200802038215

The prevalence of diabetes among sexual and violent offenders and its co‐occurrence with cognitive impairment, mania, psychotic symptoms and aggressive behavior

2008· article· en· W2038136034 sur OpenAlexaff
Ron Langevin, Mara Langevin, Suzanne Curnoe, Jerald Bain

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Prisoner Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMount Sinai HospitalGolder Associates (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManiaPsychiatryCognitive impairmentClinical psychologyPsychologyCognitionMedicineBipolar disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of diabetes among 915 sexual, violent, and non-violent non-sex offenders was found to be more than twice the prevalence in the general population. Diabetes was most common among violent offenders and among sex offenders who victimized children. The older diabetics presented significantly more often with cognitive impairment and younger diabetics more often with manic and psychotic symptoms. Younger diabetics were significantly more likely to use force and a weapon in their offenses and were most likely to injure their victims when compared to older diabetics and younger and older non-diabetic offenders. In more than one in four cases, the diabetes was undiagnosed at the time of their offenses prior to clinical assessment, suggesting that undiagnosed diabetes may be a possible mitigating factor in some sexual and violent offenses. Results indicate that a routine endocrine evaluation with blood tests would be a valuable addition to the assessment of violent and sexual offenders.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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