Who’s going to leave? An examination of absconding events by forensic inpatients in a psychiatric hospital
Notice bibliographique
Résumé
Absconding is a potentially risky event that has wide reaching consequences both for the institution and greater community; however, few studies have examined the characteristics of clients who abscond, their motivations, and details about their absconding event, especially within a forensic context. The purpose of this research was to determine if risk factors could be identified that might predict absconding behavior. A retrospective chart review was conducted of all reported absconding events between 1 January 2012 and 31 August 2015 by clients on forensic units in a public psychiatric hospital in Ontario, Canada. In addition, these clients were matched with a comparison group. Categories of motivations for absconding including goal-directed, frustration/boredom, symptomatic/disorganized, and impulsive/opportunistic were identified. The best indicator of a client’s risk for absconding was having experienced a stressful, significant event in the two weeks prior to the absconding event. Additionally, total scores on the HCR-20 and the presence of a co-occurring substance use disorder differentiated the absconders from the comparison group. This research contributes to our knowledge base regarding absconding events by forensic psychiatric patients and highlights specific targets for clinical staff in assessing risk for absconding and managing privileges leading to more effective care planning.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».