Adverse childhood experiences in forensic psychiatric patients: Prevalence and correlates from two independent Canadian samples
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of research examining Adverse Childhood Experiences (ACEs) in forensic psychiatric patients despite research consistently demonstrating a relationship between ACEs and later life mental and physical health issues and likelihood of incarceration. The current study sought to examine the relationships between ACEs and indicators of health and offending among forensic psychiatric patients. Medicolegal files were reviewed and coded for 313 patients from two independent high and low/medium security Canadian forensic psychiatric programs. Findings from both samples revealed higher than previously reported average and cumulative rates of childhood adversity compared to the general population, and rates which were comparable to other forensic samples. Both samples revealed positive relationships between ACEs and both mental health and offending history, while differential patterns between samples emerged for physical health outcomes. Results are interpreted via comparisons between the samples, as well as in reference to previous forensic, correctional, clinical, and community research findings. Although it is clear from these results that ACEs are a significant factor in the forensic psychiatric population, more research is needed to better understand the interactions among, and mechanisms through which, ACEs contribute to offending onset and risk, treatment response, and both mental and physical health outcomes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».