Violence in persons with and without psychosis in the Czech Republic: risk and protective factors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To prevent violence among persons with psychosis, further knowledge of the correlates and risk factors is needed. These risk factors may vary by nation. PATIENTS AND METHODS: This study examined factors associated with violent assaults in 158 patients with psychosis and in a matched control sample of 158 adults without psychosis in the Czech Republic. Participants completed interviews and questionnaires to confirm diagnoses, report on aggressive behavior, current and past victimization, and substance use. Additional information was collected from collateral informants and clinical files. Multiple regression analyses were conducted to identify factors that were independently associated with committing an assault in past 6 months. RESULTS: The presence of a psychotic disorder was associated with an increased risk of assaults (OR =3.80; 95% CI 2.060-7.014). Additional risk factors in persons with and without psychosis included recent physical victimization (OR =7.09; 95% CI 3.922-12.819), childhood maltreatment (OR =3.15; 95% CI 1.877-5.271), the level of drug use (OR =1.13; 95% CI 1.063-1.197), and the level of alcohol use (OR =1.04; 95% CI 1.000-1.084). Increasing age (OR =0.96; 95% CI 0.942-0.978) and employment (OR =0.30; 95% CI 0.166-0.540) were protective factors. Except for drug use, which appeared to have greater effect on violence in the group without psychosis, there were no major differences between patients and controls in these risk and protective factors. To our knowledge, this is the first published comparison of assault predictors between schizophrenia patients and matched controls. CONCLUSION: Recent physical victimization was the strongest predictor of assaults. Our findings are consistent with the emerging empirical evidence pointing to the very important role of victimization in eliciting violent behavior by the victims. Some current prediction instruments may underestimate the risk of violent behavior as they take little account of current victimization. Although psychosis per se elevates the risk of violence, other risk and protective factors for violence in persons with psychosis and comparison group are largely similar.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».