Assessment of Multiple Risk Outcomes, Strengths, and Change with the START:AV: A Short-Term Prospective Study with Adolescent Offenders
Notice bibliographique
Résumé
The Short-Term Assessment of Risk and Treatability: Adolescent Version (START:AV; Nicholls, Viljoen, Cruise, Desmarais, & Webster, 2010; Viljoen, Cruise, Nicholls, Desmarais, & Webster, in preparation) is a clinical guide designed to assist in the assessment and management of adolescents' risk for adverse events (e.g., violence, general offending, suicide, victimization). In this initial validation study, START:AV assessments were conducted on 90 adolescent offenders (62 male, 28 female), who were prospectively followed for a 3-month period. START:AV assessments had good to excellent inter-rater reliability and strong concurrent validity with Structured Assessment of Violence Risk in Youth assessments (SAVRY; Borum, Bartel, & Forth, 2006). START:AV risk estimates and Vulnerability total scores predicted multiple adverse outcomes, including violence towards others, offending, victimization, suicidal ideation, and substance abuse. In addition, Strength total scores inversely predicted violence, offending, and street drug use. During the 3-month follow-up, risk estimates changed in at least one domain for 92% of youth, and 27% of youth showed reliable changes in Strength and/or Vulnerability total scores (reliable change index, 90% confidence interval; Jacobsen & Truax, 1991). While these findings are promising, a strong need exists for further research on the START:AV, the measurement of change, and on the role of strengths in risk assessment and treatment-planning.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».