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Enregistrement W2461188562 · doi:10.1177/1073191116653828

Validating the Hamilton Anatomy of Risk Management–Forensic Version and the Aggressive Incidents Scale

2016· article· en· W2461188562 sur OpenAlexaff
Alana N. Cook, Heather M. Moulden, Мини Mамак, Shams Lalani, Katrina Messina, Gary Chaimowitz

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic sciencePsychologyScale (ratio)Applied psychologyClinical psychologyMedicineVeterinary medicineCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hamilton Anatomy of Risk Management–Forensic Version (HARM-FV) is a structured professional judgement tool of violence risk developed for use in forensic inpatient psychiatric settings. The HARM-FV is used with the Aggressive Incidents Scale (AIS), which provides a standardized method of recording aggressive incidents. We report the findings of the concurrent validity of the HARM-FV and the AIS with widely used measures of violence risk and aggressive acts, the Historical, Clinical, Risk Management–20, Version 3 (HCR-20 V3 ) and a modified version of the Overt Aggression Scale. We also present findings on the predictive validity of the HARM-FV in the short term (1-month follow-up periods) for varying severities of aggressive acts. The results indicated strong support for the concurrent validity of the HARM-FV and AIS and promising support for the predictive accuracy of the tool for inpatient aggression. This article provides support for the continued clinical use of the HARM-FV within an inpatient forensic setting and highlights areas for further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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