Gender Comparisons in a Forensic Sample: Patient Profiles and HCR-20:V2 Reliability and Item Utility
Notice bibliographique
Résumé
Given documented gender differences in risk factors and manifestations of violence, researchers have advocated for gender-sensitive approaches to violence risk assessment. This study compares male ( n = 292) and female ( n = 68) forensic psychiatric patients on an array of demographic, clinical, behavioral, and legal variables to gain a clearer understanding of the prevalence of different risk factors and types of violence in this population. We investigate the interrater reliability and item utility of the Historical, Clinical, Risk Management-20 (HCR-20:V2), and examine whether individual HCR-20 items exhibit differential relationships to the tool's summary risk rating across gender. More women carried a diagnosis of borderline personality disorder, whereas antisocial personality disorder, substance use problems and extensive criminal histories were more often noted in men. These clinical differences were reflected in the distribution of HCR-20 item and subscale scores across gender. Interrater reliability was excellent, especially for women. A lack of personal support increased the odds of being deemed high risk in women to a greater extent than in men. We discuss the utility of structured professional judgment tools such as HCR-20 in women, and consider the importance of a gender-sensitive approach to risk assessment.
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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) | 0,001 | 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 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 ».