Clinical, Demographic, and Criminal Behavior Characteristics of Patients With Intellectual Disabilities in a Canadian Forensic Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: People with Neurodevelopmental Disorders (NDD) Intellectual Disability (ID), Autism-Spectrum Disorder (ASD) -- and forensic issues constitute a challenging clinical group that has been understudied in forensic settings. Methods: We assessed the characteristics of patients with NDD under the authority of the Ontario Review Board (ORB) in a large forensic program of a tertiary psychiatric hospital (excluding those with a cognitive disorder) and compared their characteristics with those of a non-NDD control group. Results: Among 510 adult ORB patients, 50 had a NDD diagnosis. NDD patients were: younger; with a lower level of education; less likely to have been married or employed, less likely to have a diagnosis of psychosis, less likely to be ‘not criminally responsible’; more likely to have committed a sexual offence, more likely to have a diagnosis of paraphilia, and more likely to be ‘unfit to stand trial’. They were also more likely to be treated in a secure unit, to have conflicts with co-patients, or to be involved in physical or verbal assault incidents. Conclusion: Our findings have major implications for clinicians, clinical leaders, and policymakers about the specific needs of patients with NDD presenting with forensic issues. In particular, their higher level of conflict suggests a need for higher levels of, or different, clinical support and risk management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».