Using Information From the Violence Risk Scale to Understand Different Patterns of Change
Notice bibliographique
Résumé
Research rarely has shown that in-program change in correctional rehabilitation is related to long-term outcome (i.e., recidivism), and surprisingly little is known about what happens to progress after treatment, especially for "lifers" whose release may not be imminent. This study investigated patterns of treatment response for 35 life-sentenced treatment completers of an intensive cognitive-behavioral program for high-risk male violent prisoners. Using Violence Risk Scale (VRS) ratings at pre-treatment, post-treatment, and 6 to 12 months following the program, we found that prisoners' mean treatment response was positive both at program end and follow-up. However, a fine-grained analysis identified five distinct change patterns within the sample. Importantly, the direction and volume of in-program change did not necessarily predict post-program change, and the highest risk prisoners did not benefit as much as those at medium-high risk. The findings suggest that (a) a better understanding of the effects of treatment may be gained by examining change beyond the end of interventions, including a focus on the individual and contextual factors that promote and inhibit generalization and (b) more therapeutic attention may be warranted for monitoring treatment change to maximize conditions for continued gain beyond the end of the program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».