Assessing risk for aggression in forensic psychiatric inpatients: An examination of five measures.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined risk for inpatient aggression, including treatment-related changes in risk, using a battery of 5 forensic instruments. The relative contributions of different types of risk factors to the assessment of risk for inpatient outcomes were also assessed. The Historical-Clinical-Risk Management-20V3, Short-Term Assessment of Risk and Treatability, Violence Risk Scale, Violence Risk Appraisal Guide-Revised, and Psychopathy Checklist-Revised were rated from archival information sources on a sample of 99 adult forensic inpatients from a Canadian psychiatric hospital. Pretreatment and posttreatment ratings were obtained on all dynamic study measures; associations between risk and change ratings with inpatient aggression were examined. Significant pretreatment-posttreatment differences were found on the HCR-20V3, START, and VRS; pretreatment scores on these measures each demonstrated predictive accuracy for inpatient aggression (AUC = .68 to .76) whereas the PCL-R and VRAG-R did not. HCR-20V3, VRS, and START dynamic scores demonstrated incremental predictive validity for inpatient aggression to varying degrees after controlling for static risk factors. Dynamic change scores from these 3 measures also demonstrated incremental concurrent associations with reductions in inpatient aggression after controlling for baseline risk. Several instruments demonstrated predictive validity for inpatient aggression and clinical/dynamic risk and change scores had unique associations with this outcome. The present findings suggest that risk assessments using the HCR-20 V3, START, and VRS may inform the management and reduction of inpatient aggression, as well as assessments of dynamic risk more generally. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,000 | 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 découle