Violence Risk Assessment Practices in Denmark: A Multidisciplinary National Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With a quadrupling of forensic psychiatric patients in Denmark over the past 20 years, focus on violence risk assessment practices across the country has increased. However, information is lacking regarding Danish risk assessment practice across professional disciplines and clinical settings; little is known about how violence risk assessments are conducted, which instruments are used for what purposes, and how mental health professionals rate their utility and costs. As part of a global survey exploring the application of violence risk assessment across 44 countries, the current study investigated Danish practice across several professional disciplines and settings in which forensic and high-risk mental health patients are assessed and treated. In total, 125 mental health professionals across the country completed the survey. The five instruments that respondents reported most commonly using for risk assessment, risk management planning and risk monitoring were Broset, HCR-20, the START, the PCL-R, and the PCL:SV. Whereas the HCR-20 was rated highest in usefulness for risk assessment, the START was rated most useful for risk management and risk monitoring. No significant differences in utility were observed across professional groups. Unstructured clinical judgments were reported to be faster but more expensive to conduct than using a risk assessment instrument. Implications for clinical practice are discussed.
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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 | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».