Evaluation of a Model of Violence Risk Assessment Among Forensic Psychiatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study tested the interrater reliability and criterion-related validity of structured violence risk judgments made by using one application of the structured professional judgment model of violence risk assessment, the HCR-20 violence risk assessment scheme, which assesses 20 key risk factors in three domains: historical, clinical, and risk management. METHODS: The HCR-20 was completed for a sample of 100 forensic psychiatric patients who had been found not guilty by reason of a mental disorder and were subsequently released to the community. Violence in the community was determined from multiple file-based sources. RESULTS: Interrater reliability of structured final risk judgments of low, moderate, or high violence risk made on the basis of the structured professional judgment model was acceptable (weighted kappa=.61). Structured final risk judgments were significantly predictive of postrelease community violence, yielding moderate to large effect sizes. Event history analyses showed that final risk judgments made with the structured professional judgment model added incremental validity to the HCR-20 used in an actuarial (numerical) sense. CONCLUSIONS: The findings support the structured professional judgment model of risk assessment as well as the HCR-20 specifically and suggest that clinical judgment, if made within a structured context, can contribute in meaningful ways to the assessment of violence risk.
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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 | 0,018 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».