Psychiatric Disorder in Detained Male Adolescents as Risk Factor for Serious Recidivism
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A growing body of research consistently shows that detained minors bear substantial mental health needs. However, the relation between mental disorder and criminal recidivism has largely remained unexplored. Our study examines whether psychiatric disorders increase the likelihood of recidivism after controlling for time at risk, criminal history, and the presence of other disorders. METHOD: Participants (n = 232) were detained male adolescents from all 3 youth detention centres in Flanders, Belgium, who were interviewed with the Diagnostic Interview Schedule for Children, Version IV. Two to 4 years later, information on serious recidivism was retrieved from the official judicial registration system. Serious recidivism was defined as having at least one arrest charge for violent, severe property crime, or substance-related offences. RESULTS: Serious recidivism was high, with 81% (n = 191) of the participants being rearrested. Psychiatric disorders predicted neither serious recidivism in general nor violent and severe property recidivism. However, other drug use disorder (OR 2.41; 95% CI 1.22 to 4.75) and general comorbidity (OR 2.64; 95% CI 1.40 to 4.99) were significantly predictive of substance-related recidivism. CONCLUSION: Common psychiatric disorders in detained male adolescents do not significantly increase the likelihood of subsequent arrests, with the exception that substance use disorders appear to increase the risk of later substance-related recidivism. Effective treatment of these disorders may prevent detained juveniles to experience the detrimental outcomes associated with substance-related crimes as adults (for example, mental illness).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».