How much does that cost? Examining the economic costs of crime in North America attributable to people with psychopathic personality disorder.
Notice bibliographique
Résumé
Cost of illness research has established that mental disorders lead to significant social burden and massive financial costs. A significant gap exists for the economic burden of many personality disorders, including psychopathic personality disorder (PPD). In the current study, we used a top-down prevalence-based cost of illness approach to estimate bounded crime cost estimates of PPD in the United States and Canada. Three key model parameters (PPD prevalence, relative offending rate of individuals with PPD, and national costs of crime for each country) were informed by existing literature. Sensitivity analyses and Monte Carlo simulations were conducted to provide bounded and central tendency estimates of crime costs, respectively. The estimated PPD-related costs of crime ranged from $245.50 billion to $1,591.57 billion (simulated means = $512.83 to $964.23 billion) in the United States and $12.14 billion to $53.00 billion (simulated means = $25.33 to $32.10 billion) in Canada. These results suggest that PPD may be associated with a substantial economic burden as a result of crime in North America. Recommendations are discussed regarding the burden-treatment discrepancy for PPD, as the development of future effective treatment for the disorder may decrease its costly burden on health and justice systems. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».