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Enregistrement W3023359083 · doi:10.1111/lcrp.12173

Risk relevance of psychometric assessment and evaluator ratings of dynamic risk factors in high‐risk violent offenders

2020· article· en· W3023359083 sur OpenAlexaffabout
Tamsin Higgs, Mark E. Olver, Kevin L. Nunes, Franca Cortoni

Notice bibliographique

RevueLegal and Criminological Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of SaskatchewanUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecidivismPsychologyRisk assessmentPoison controlInjury preventionAngerClinical psychologyPsychological interventionImpulsivityLogistic regressionSuicide preventionHuman factors and ergonomicsPsychiatryMedicineEnvironmental healthComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Relatively little research has been conducted with high‐risk violent (non‐sexual) offenders to establish whether measures administered to evaluate change during offending behaviour programmes contain risk relevant information. The present study aims to contribute to the evidence base relevant to decisions concerning whether or not psychometric assessments indicate how the violence risk presented by an individual may be understood differently pre‐ to post‐treatment. Methods Two hundred and twenty‐seven persistently violent offenders participating in Correctional Service of Canada’s Violence Prevention Program were assessed on measures of anger, impulsivity, and dynamic items of the Violence Risk Scale (VRS; Wong & Gordon, 1999–2003; Violence Risk Scale, University of Saskatchewan, Saskatchewan, CA) prior to and after programme completion and subsequently followed up in the community for an average of 3 years. Data were examined using receiver operating characteristic and logistic regression analyses employing fixed follow‐ups. Results With pre‐treatment status controlled, change on few of the measures convincingly predicted violent or general recidivism. An exception was that changes in VRS dynamic score were associated with decreased general (but not violent) recidivism, controlling for baseline pre‐treatment risk. Conclusions The measures tested are widely used to evaluate progress in violence interventions yet the implicit assumption that they contain risk relevant information has not been empirically validated. Since reduction in dynamic risk factors translates into reduced likelihood of reoffending, but psychometric measures provide little indication of change in recidivism risk, treatment providers are advised to carefully contextualize pre‐ to post‐treatment change within a comprehensive evaluation of static and dynamic risk using a measure such as the VRS. Present results are discussed further in terms of implications for policy and clinical practice, as well as future research directions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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