A narrative review of research on clinical responses to the problem of sexual offenses in the last decade
Notice bibliographique
Résumé
Research on the treatment and programs for people who have committed sexual offenses has greatly increased in the past decade. The aim of this review is to discuss research that has been published over that period (2010-2019) that is relevant for treatment providers. The articles included in this review were found through PsycINFO and PubMed (Medline) using the keywords "treatment or therapy" and "sex offen*". The inclusion criteria were publications that discuss treatment of persons who have committed sexual offenses (written in the English language only). Any articles that examined only special populations were excluded, such as those that examined persons who committed sexual offenses who were female, had intellectual disabilities, deafness, juveniles, etc., because these groups will likely have needs and responsivity factors that differ from the "average" natal-born male sex offender. Results showed that several meta-analyses indicate that treatment is effective in reducing sexual recidivism. The most frequently used treatment for sex offenders is cognitive behavioral therapy, which is often provided in conjunction with pharmacological treatment to reduce sexual impulsivity and/or sex drive. This review is limited to the specific key search terms. The findings of this review support the use of treatment and a community reintegration approach when treating persons who have committed sexual crimes to prevent sexual recidivism.
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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 | 0,021 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».