The safe pilot study: A prospective naturalistic study with repeated measures design to test protective factors against violence in and after discharge from forensic facilities
Notice bibliographique
Résumé
Assessing violence risk amongst forensic patients is a vital legal and clinical task. The field of violence risk assessment has developed considerably over the past two decades but remains primarily risk focused. Despite this, growing attention to and work on protective factors or strengths has occurred. In this prospective naturalistic study with repeated observer-rated measures of 27 forensic patients, we tested the role of three potentially important but understudied dynamic protective factors: hope, insight, and resilience, along with a history of criminality, in terms of their impact on violence. Main effects models indicated that higher hopelessness and past criminal convictions were predictive of violence acts; higher resilience was associated with lower violence. In interaction models, hopelessness remained predictive. Importantly, there were significant interactions between resilience and past criminal convictions, with higher levels of resilience leading to lower violence, most amongst those with criminal convictions, and between resilience and hopelessness related emotional distress, in that higher resilience at high levels of patient acknowledged emotional distress due to hopelessness led to lower violence. Findings indicate the importance of focusing on strengths or protective factors in the assessment of risk and treatment planning for forensic patients. Despite the small sample, the repeated measures design was feasible and informative.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».