Cognitive behavioural therapy for anger and aggression in forensic mental health populations
Notice bibliographique
Résumé
There is a paucity of research surrounding the needs of those within forensic mental health populations. This gap is amplified when we examine CBT-based treatments for those with anger and aggression in this population. Before we can address this gap in the literature, we must survey what has been done, who it has been applied to, and how effective it has been. Thus, we aimed to conduct a review on CBT for anger and aggression among forensic mental health populations. Authors followed a preregistered Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis protocol. Databases were searched for articles April 2020 and October 2022. The searches resulted in 4,137 articles which were reduced to 22 after applying inclusion and exclusion criteria. Findings demonstrate that CBT treatments for anger and aggression, including the reasoning and rehabilitation program, dialectic behaviour therapy, and aggression control programs tend to produce consistent and favourable results within forensic mental health populations. Findings confirm the success of CBT-based treatments for anger and aggression within this subgroup of justice-involved individuals. The review expands on this notion by identifying which treatments and criteria appear to be most promising for individuals in the forensic mental health population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».