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Enregistrement W2072300096 · doi:10.1080/17449200802692086

The prevalence of thyroid disorders among sexual and violent offenders and their co‐occurrence with psychological symptoms

2009· article· en· W2072300096 sur OpenAlexaff
Ron Langevin, Mara Langevin, Suzanne Curnoe, Jerald Bain

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Prisoner Health · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensMount Sinai HospitalGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAn Roinn SláinteU.S. Department of Justice
Mots-clésClinical psychologyPsychiatryPsychologyThyroidCo-occurrenceMedicineSexual assaultPoison controlInjury preventionMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of thyroid abnormalities among 831 sexual, violent, and non-violent non-sex offenders was found to be greater than found in the general population. Thyroid abnormalities were most common among violent offenders and among sex offenders who victimized children. Thyroid disorders were associated with psychotic diagnoses, delusions, mania, suicidal thoughts, and showed a trend to more suicide attempts. These disorders were undiagnosed in 49.1% of the cases prior to the present clinical assessment. Of these, 59.3% faced their first criminal charges, and the undiagnosed thyroid abnormalities may be important in the offenders' treatment and may be possible legal mitigating factors in some 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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,237

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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