MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793853473 · doi:10.1080/14999013.2017.1416003

A Theoretical and Empirical Review of Dialectical Behavior Therapy Within Forensic Psychiatric and Correctional Settings Worldwide

2018· article· en· W2793853473 sur OpenAlexaff
Monica F. Tomlinson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Forensic Mental Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésRecidivismRehabilitationCriminal justicePsychologyDialectical behavior therapyPsychiatryClinical psychologyCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive-behavioral programs which are structured, skills-based, and risk-focused have been found to reduce recidivism rates by up to 55%. Dialectical behavior therapy (DBT) exemplifies all of these components, and has been rapidly adapted and implemented in correctional and forensic psychiatric facilities worldwide to reduce recidivism. Regrettably, the widespread implementation of adapted DBT has outpaced the research on its effectiveness for this purpose. Thus, it is currently unclear whether these programs are meeting the rehabilitation needs of these systems. In the following article, a qualitative systematic literature review of all DBT programs within forensic psychiatric and correctional populations using the PRISMA statement guidelines is presented, along with a detailed exploration of how these programs align with best practices in offender rehabilitation, and whether they are effective in reducing recidivism risk. Results offer very preliminary evidence that DBT has the potential to reduce recidivism risk in criminal justice systems if applied within a Risk-Need-Responsivity framework.

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 enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Forensic Mental HealthMême sujetPsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual OffendingTravaux en français237 207