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Enregistrement W2770410944 · doi:10.1037/lhb0000269

Expanding the early and late starter model of criminal justice involvement for forensic mental health clients.

2017· article· en· W2770410944 sur OpenAlexafffundabout
Anne G. Crocker, Michael S. Martin, Marichelle Leclair, Tonia L. Nicholls, Michael C. Seto

Notice bibliographique

RevueLaw and Human Behavior · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCMental Health CommissionMcGill UniversityCanadian Institutes of Health ResearchCommission de la santé mentale du Canada
Mots-clésRecidivismMental healthMental illnessCriminal justicePsychologyForensic psychiatryPsychiatryClinical psychologySuicide preventionPoison controlCriminologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The early and late starter model provides one of the most enduring frameworks for understanding the developmental course and severity of violence and criminality among individuals with severe mental illness. We expanded the model to account for differences in the age of onset of criminal behavior and added a group with no prior contact with the justice or mental health systems. We sampled 1,800 men and women found Not Criminally Responsible on account of Mental Disorder in 3 Canadian provinces. Using a retrospective file-based study, we explored differences in criminal, health, demographic, and social functioning characteristics, processing through the forensic psychiatric system and recidivism outcomes of 5 groups. We replicated prior research, finding more typical criminogenic needs among those with early onset crime. Those with crime onset after mental illness were more likely to show fewer criminogenic needs and to have better outcomes upon release than those who had crime onset during adulthood, before mental illness. Individuals with no prior contact with mental health or criminal justice had higher functioning prior to their crime and had a lower risk of reoffending. Given little information is needed to identify the groups, computing the distribution of these groups within forensic mental health services or across services can provide estimates of potential intensity or duration of services that might be needed. This study suggests that distinguishing subgroups of forensic clients based on the sequence of onset of mental illness and criminal behavior and on the age of onset of criminal behavior may be useful to identify criminogenic needs and predict outcomes upon release. This updated framework can be useful for planning organization of services, understanding case mix, as well as patient flow in forensic services and flow of mentally disordered offenders in correctional services. (PsycINFO Database Record

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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