Personality Traits as Predictors of Inpatient Aggression in a High-Security Forensic Psychiatric Setting: Prospective Evaluation of the PCL-R and IPDE Dimension Ratings
Notice bibliographique
Résumé
The Dangerous and Severe Personality Disorder (DSPD) initiative in England and Wales provides specialized care to high-risk offenders with mental disorders. This study investigated the predictive utility of personality traits, assessed using the Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R) and the International Personality Disorder Examination, with 44 consecutive admissions to the DSPD unit at a high-security forensic psychiatric hospital. Incidents of interpersonal physical aggression (IPA) were observed for 39% of the sample over an average 1.5-year period following admission. Histrionic personality disorder (PD) predicted IPA, and Histrionic, Borderline, and Antisocial PDs all predicted repetitive (2+ incidents of) IPA. PCL-R Factor 1 and Facets 1 and 2 were also significant predictors of IPA. PCL-R Factor 1 and Histrionic PD scores were significantly associated with imminence of IPA. Results were discussed in terms of the utility of personality traits in risk assessment and treatment of specially selected high-risk forensic psychiatric patients in secure settings.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».