The increasing influence of risk assessment on forensic patient review board decisions.
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies of decisions about forensic patients' placement in secure hospitals indicate some changes over time in the use of empirically supported risk factors. Our aim was to investigate whether, in more recent cases, risk assessment instruments were cited by a forensic patient review board or by the clinicians who made recommendations to the board and whether there was evidence of an association between risk assessment results and either dispositions or recommendations. Among review board hearings held in 2009-2012 pertaining to 63 different maximum security patients found not criminally responsible on account of mental disorder in Ontario, Canada, dispositions were most strongly associated with psychiatrists' testimony, consistent with previous studies. However, dispositions were associated with the scores on the Violence Risk Appraisal Guide (VRAG), such that transferred patients had a lower risk of violent recidivism than detained patients. An association between clinical opinions and risk assessment results was also evident and significantly larger than in previous research. There was no evidence that risk assessment was cited selectively in higher risk cases or when scores were concordant with the review board decision. This research may provide a baseline for studies of the effect of 2014 legislation introducing a high-risk designation for forensic patients in Canada. We recommend further efforts to measure the effect of nonpharmacological treatment participation and in-hospital security decisions on forensic decision-making. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,086 | 0,563 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».