Exploring a new structured professional judgment measure (impulsivity measure related to violence) after an average follow‐up of 10 years: A study of Finnish offenders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identification of the risk factors underlying impulsivity related to violent acts is an essential component of risk assessment and management to reduce violent offending. AIMS: Our aim was to develop a clinically useful measure for assessing impulsivity related to violence. Our research questions were which items in the newly developed measure are associated with later violent recidivism and what is the measure's predictive validity? METHODS: A new scale, the impulsivity measure related to violence (IMP-V), was studied by completing the scale, blind to outcome, from information in the forensic psychiatric examination reports of 63 of a 1-year referral cohort of 181 Finnish offenders. Data on reoffending for up to 15 years after release were collected from official criminal records. RESULTS: The predictive accuracy of the IMP-V continuous ratings was 78% and for the categorical summary risk ratings 77%. Univariate analyses of categorical summary risk ratings of the risk factors revealed that, with two exceptions, each additional score on the IMP-V was associated with a significant increase in violence recidivism. CONCLUSIONS: These preliminary results indicate that the IMP-V is a promising decision-enhancing guide for assessing the risk of violence in impulsive people and that the measure is worth developing for use with impulsivity-prone offenders and forensic psychiatric patients. The IMP-V organises information on the nature of impulsivity in violence-prone persons and thus also creates opportunities for more effective risk management.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».