The Predictive Properties of Psychiatric Diagnoses, Dynamic Risk and Dynamic Risk Change Assessed by the VRS-SO in Forensically Admitted and Released Sexual Offenders
Notice bibliographique
Résumé
Psychiatric diagnoses, static risk factors, and criminogenic needs at time of admission and release were examined in a mentally ill sample of psychiatrically detained sexual offenders. Although clinically found to be at low or even very low risk at discharge, 12% reoffended sexually over an average follow-up of 7 years. Psychotic disorders were present in only 5% of offenders, whereas 93% had a personality disorder diagnosis and 76% a paraphilic disorder diagnosis. Only exhibitionism and alcohol misuse were associated with relapse. Static risk factors captured by the Static-99 also did not significantly predict recidivism; however, the VRS-SO-a structured risk assessment tool that assesses criminogenic needs and changes in risk from treatment or other change agents, rated retrospectively on the present sample-predicted sexual recidivism as well as any new imprisonment or psychiatric placement. In particular, the sexual deviance factor of the VRS-SO had large in magnitude predictive associations with sexual reoffending, while treatment related changes assessed on this factor were significantly related to non-reoffending. Findings corroborate the advantages of structured risk assessment and structured change monitoring, particularly for complex clientele such as mentally ill sexual offenders.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».