The role of patient perspectives in forensic mental health: a study of progress in recovery and protective factors of risk for violence
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of violence risk and progress in recovery are prominent concerns in forensic psychiatry, with protective factors being recently incorporated in understanding the risk and recovery paradigm. However, there are still very few assessment tools that incorporate the patient perspective in forensic psychiatry. The following thesis explored patient self-assessments of protection and progress in recovery and assessed the degree of concordance with clinician and research-rated estimates of these constructs in a sample of 37 patients deemed Not Criminally Responsible for their crimes on account of mental disorder (NCRMD). Patient file reviews, patient-rated scales, clinician-rated scales and patient interviews were used to rate protective factors and risk factors for violence risk, and progress in recovery. Linear regression models revealed that work and education experience, criminal history and psychiatric history were not predictive of patient-clinician and patient-researcher concordance of protective factors for violence risk (SAPROF) and progress in recovery (DUNDRUM-3 and DUNDRUM-4). Criminal history alone was predictive of risk scores (HCR-20) and protection scores (SAPROF). Binary logistic regressions indicated that the aforementioned concordance was not significant in predicting whether a patient was assigned to a medium secure or general secure unit. A hierarchical binary logistic regression showed that protection scores did not provide additive validity to risk scores in predicting the level of security of patients. Implications and limitations are discussed. This study increases the understanding of protective factors for violence risk and progress in recovery, with an emphasis on patient perceptions and their concordance with the clinicians’ and researchers’ perceptions.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».