The predictive validity of the Two-Tiered Violence Risk Estimates Scale (TTV) in a long-term follow-up of violent offenders.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades many structured risk appraisal measures have been created to respond to this need. The Two-Tiered Violence Risk Estimates Scale (TTV) is a measure designed to integrate both an actuarial estimate of violence risk with critical risk management indicators. The current study examined interrater reliability and the predictive validity of the TTV in a sample of violent offenders (n = 120) over an average follow-up period of 17.75 years. The TTV was retrospectively scored and compared with the Violence Risk Appraisal Guide (VRAG), the Statistical Information of Recidivism Scale-Revised (SIR-R1), and the Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R). Approximately 53% of the sample reoffended violently, with an overall recidivism rate of 74%. Although the VRAG was the strongest predictor of violent recidivism in the sample, the Actuarial Risk Estimates (ARE) scale of the TTV produced a small, significant effect. The Risk Management Indicators (RMI) produced nonsignificant area under the curve (AUC) values for all recidivism outcomes. Comparisons between measures using AUC values and Cox regression showed that there were no statistical differences in predictive validity. The results of this research will be used to inform the validation and reliability literature on the TTV, and will contribute to the overall risk assessment literature. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».