Predictive validity of dynamic factors: Assessing violence risk in forensic psychiatric inpatients.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle