Predictors of Treatment Attrition as Indicators for Program Improvement not Offender Shortcomings: A Study of Sex Offender Treatment Attrition
Notice bibliographique
Résumé
This study classified potential attrition predictors under the domains of risk, need and responsivity (D. Andrews & J. Bonta, 2003). Non-sexual criminogenic needs (e.g. aggression, rule violating behaviors) and responsivity factors (e.g. lack of motivation and denial) were the two main clusters of predictors that correctly classified 95.3% of program completers and non-completers using discriminant function analysis in a sample of high-risk male sexual offenders treated in an accredited inpatient sex offender treatment program. Rapists were more aggressive than other types of sex offenders and were more likely to drop out of treatment. Some studies of predictors of treatment attrition have used offender problem behaviors or psychopathologies to predict attrition and then use the information to exclude offenders from treatment. Others have argued, and we concur, that results of attrition research should not be used to develop an "attrition profile" to exclude offenders from treatment. Predictors of attrition should be seen as markers for program improvement, rather than shortcomings of the offender. Suggestions for program improvements to reduce the rate of attrition, based on results of research, are presented.
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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 | 0,013 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».