International Perspectives on the Practical Application of Violence Risk Assessment: A Global Survey of 44 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Mental health professionals are routinely called upon to assess the risk of violence presented by their patients. Prior surveys of risk assessment methods have been largely circumscribed to individual countries and have not compared the practices of different professional disciplines. Therefore, a Web-based survey was developed to examine methods of violence risk assessment across six continents, and to compare the perceived utility of these methods by psychologists, psychiatrists, and nurses. The survey was translated into nine languages and distributed to members of 59 national and international organizations. Surveys were completed by 2135 respondents from 44 countries. Respondents in all six continents reported using instruments to assess, manage, and monitor violence risk, with over half of risk assessments in the past 12 months conducted using such an instrument. Respondents in Asia and South America reported conducting fewer structured assessments, and psychologists reported using instruments more than psychiatrists or nurses. Feedback regarding outcomes was not common: respondents who conducted structured risk assessments reported receiving feedback on accuracy in under 40% of cases, and those who used instruments to develop management plans reported feedback on whether plans were implemented in under 50% of cases. When information on the latter was obtained, risk management plans were not implemented in over a third of cases. Results suggest that violence risk assessment is a global phenomenon, as is the use of instruments to assist in this task. Improved feedback following risk assessments and the development of risk management plans could improve the efficacy of health services.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».