A Public Health Perspective on Violent Offenses Among Persons With Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study reanalyzed existing data to assess the extent to which persons with mental illness might contribute to criminal violence in the community. METHODS: Data were examined from a representative sample of 1,151 remanded offenders who underwent a full structured diagnostic interview that was used to provide one-month prevalence rates of mental illnesses as defined by the Structured Clincal Interview for DSM-III-R. Diagnoses of interest were mood, psychotic, anxiety, psychoactive substance use, adjustment, and miscellaneous axis I disorders and axis II personality disorders. Criminological data describing the number of offenses against persons and property and the number of victimless crimes were abstracted from police arrest reports and warrants. A violent crime was defined as any crime against a person. RESULTS: The one-month prevalence of major mental and substance use disorders of newly admitted inmates was 61 percent. About 3 percent of violent offenses could be attributed to individuals who had a principal diagnosis of any non-substance use-related disorder. An additional 7 percent of violent offenses could be attributed to individuals who had a primary diagnosis of a substance use disorder. CONCLUSIONS: The results of the study support the hypothesis that people with mental and substance use disorders are not major contributors to police-identified criminal violence. Public perceptions of mentally ill persons as criminally dangerous appear to be greatly exaggerated.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».