A Systematic Review and Meta-Analysis of Decision-Making in Offender Populations with Mental Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Decision-making has many different definitions and is measured in varied ways using neuropsychological tasks. Offenders with mental disorder habitually make disadvantageous decisions, but no study has systematically appraised the literature. This review aimed to clarify the field by bringing together different neuropsychological measures of decision-making, and using meta-analysis and systematic review to explore the performance of offenders with mental disorders on neuropsychological tasks of decision-making. A structured search of PubMed, Embase, PsycINFO, Medline, Cinahl was conducted with additional hand searching and grey literature consulted. Controlled studies of decision-making in offenders with evidence of any mental disorder, including a validated measure of decision-making were included. Total score on each relevant decision-making task was collated. Twenty-three studies met inclusion criteria (n = 1820), and 10 studies (with 15 experiments) were entered into the meta-analysis (n = 841). All studies included in the meta-analysis used the Iowa Gambling Task (IGT) to measure decision-making. Systematic review findings from individual studies showed violent offenders made poorer decisions than matched offender groups or controls. An omnibus meta-analysis was computed to examine performance on IGT in offenders with mental disorder compared with controls. Additionally, two sub-group meta-analyses were computed for studies involving offenders with personality disorder and psychopathy, and recidivists who were convicted of Driving While Intoxicated (DWI). Individual studies not included in the meta-analysis partially supported the view that offenders make poorer decisions. However, the meta-analyses showed no significant differences in performance on IGT between the offender groups and controls. Further research is required to ascertain whether offenders with mental disorder have difficulty in making advantageous decisions. An analysis of cause and effect and various directions for future work are recommended to help understand the underpinning of these findings. Trial Registration: CRD42018088402 .
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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 | 0,019 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».