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Enregistrement W4394786698 · doi:10.1080/08039488.2024.2337192

The burden for clinical services of persons with an intellectual disability or mental disorder convicted of criminal offences: A birth cohort study of 14,605 persons followed to age 64

2024· article· en· W4394786698 sur OpenAlexaff
Sheilagh Hodgins, Fredrik Sivertsson, Amber L. Beckley, Mimosa Luigi, Christoffer Carlsson

Notice bibliographique

RevueNordic Journal of Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésPsychiatryRecidivismCohortPsychologyIntellectual disabilityConduct disorderMental healthPoison controlSubstance abuseClinical psychologyMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intellectual disability (ID), schizophrenia spectrum disorder (SSD), bipolar disorder (BD), substance use disorder (SUD), and other mental disorders (OMDs) are associated with increased risks of criminality relative to sex-matched individuals without these conditions (NOIDMD). To resource psychiatric, addiction, and social services so as to provide effective treatments, further information is needed about the size of sub-groups convicted of crimes, recidivism, timing of offending, antecedents, and correlates. Stigma of persons with mental disorders could potentially be dramatically reduced if violence was prevented. METHODS: A birth cohort of 14,605 persons was followed to age 64 using data from Swedish national health, criminal, and social registers. RESULTS: Percentages of group members convicted of violence differed significantly: males NOIDMD, 7.3%, ID 29.2%, SSD 38.6%, BD 30.7%; SUD 44.0%, and OMD 19.3%; females NOIDMD 0.8%, ID 7.7%, SSD 11.2%, BD 2.4%, SD 17.0%, and OMD 2.1%. Violent recidivism was high. Most violent offenders in the diagnostic groups were also convicted of non-violent crimes. Prior to first diagnosis, convictions (violent or non-violent) had been acquired by over 90% of the male offenders and two-thirds of the female offenders. Physical victimization, adult comorbid SUD, childhood conduct problems, and adolescent substance misuse were each associated with increased risks of offending. CONCLUSION: Sub-groups of cohort members with ID or mental disorders were convicted of violent and non-violent crimes to age 64 suggesting the need for treatment of primary disorders and for antisocial/aggressive behavior. Many patients engaging in violence could be identified at first contact with clinical services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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