Predictive validity of dynamic factors: Assessing violence risk in forensic psychiatric inpatients.
Notice bibliographique
Résumé
There is general consensus that dynamic factors ought to be considered in the assessment of violence risk, but little direct evidence exists to demonstrate that within-individual fluctuations in putative dynamic factors are associated with changes in risk. We examined these issues in a sample of 30 male forensic psychiatric inpatients using a pseudoprospective design. Static and dynamic factors were coded on the basis of chart review using 2 structured measures of violence risk: Version 2 of the Historical-Clinical-Risk Management-20 (HCR-20; C. D. Webster, K. S. Douglas, D. Eaves, & S. D. Hart, 1997, HCR-20: Assessing risk for violence, Version 2, Vancouver, BC, Canada: Mental Health, Law, and Policy Institute, Simon Fraser University) and the Short-Term Assessment of Risk and Treatability (START; C. D. Webster, M. L. Martin, J. Brink, T. L. Nicholls, & S. L. Desmarais, 2009, Short-Term Assessment of Risk and Treatability [START], Version 1.1, Coquitlam, BC, Canada: British Columbia Mental Health and Addiction Services). HCR-20 and START assessments were repeated every 3 months for a period of 1 year. Institutional violence in the 3 months following each assessment was coded using a modified version of the Overt Aggression Scale (S. C. Yudofsky, J. M. Silver, W. Jackson, J. Endicott, & D. W. Williams, 1986, The Overt Aggression Scale for the objective rating of verbal and physical aggression, The American Journal of Psychiatry, Vol. 143, pp. 35-39). Dynamic risk and strength factors showed predictive validity for institutional aggression. Results of event history analyses demonstrated that changes in dynamic risk factors significantly predicted institutional violence, even after controlling for static risk factors. This is one of the first studies to provide clear and direct support for the utility of dynamic factors in 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 | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».