Adverse Childhood Experiences and Offending as a Function of Acquired Brain Injury Among Men in a High Secure Forensic Psychiatric Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acquired brain injury (ABI) is a serious problem that disproportionately affects individuals in correctional services, but relatively little is known about ABI risks and correlates in forensic psychiatric services. METHODS: means cluster analysis was employed to assess risk factors by which men with ABI could be identified and multivariate general linear models were used to identify ABI-related differences in offending history and in-hospital aggression. RESULTS: One-fifth of the men had a documented ABI indicator. Based on our cluster analysis, ABI was more likely to be identified by greater adverse childhood experiences (ACEs), more health problems from pregnancy to childhood, and lower socioeconomic status, suggesting that ABI within the forensic context is associated with greater developmental disadvantage. Men with ABI had more serious pre-admission offences, but not more serious admission offences or in-hospital aggression. Men with ABI were more likely than those without to have higher scores on the Violence Risk Appraisal Guide or to be diagnosed with mood and personality disorders, and less likely to have a schizophrenia diagnosis, suggesting an association between ABI and general mental health pathologies but not with psychotic illness. CONCLUSIONS: The disadvantage of ABI among men in forensic psychiatric hospitals is most likely evinced in antisocial behaviour rather than serious mental illness. Given that ACEs are likely to precede or co-occur with ABI, strategies that mitigate ACEs hold promise for ABI prevention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».