Validity and reliability of the Violence Risk Scale–Sexual Offense version in a community sexual offense outpatient setting.
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the convergent, structural, and predictive properties of Violence Risk Scale-Sexual Offense version (VRS-SO) scores in a sample of 200 men on community supervision for sexual offenses, attending forensic community outpatient services and followed up an average 8.6 years. The VRS-SO and two additional dynamic sexual recidivism risk measures-STABLE 2007 and Sex Offender Treatment Intervention and Progress Scale (SOTIPS)-were coded archivally from clinic files; Static-99R ratings were extracted. Recidivism data were captured from Royal Canadian Mounted Police records. VRS-SO static, dynamic, and total scores demonstrated expected patterns of convergence with total and subscale scores of the risk measures. Moreover, a confirmatory factor analysis of the VRS-SO dynamic item scores demonstrated acceptable model fit for a correlated three-factor solution consistent with prior confirmatory factor analyses. Discrimination analyses demonstrated that VRS-SO dynamic and total scores and STABLE 2007 scores had large prediction effects for 5-year sexual recidivism (area under the curves [AUCs] = .71-.72) while SOTIPS had a medium effect for this outcome (AUC = .67); the measures yielded medium to large effects for nonsexual recidivism. Cox regression survival analyses demonstrated that VRS-SO dynamic, Sexual Deviance factor, and SOTIPS scores each incrementally predicted sexual recidivism controlling for Static-99R or VRS-SO static factor scores. VRS-SO calibration analyses demonstrated that expected or predicted 5-year sexual recidivism rates showed generally close correspondence to the rates predicted or observed in the present community sample. Results support the psychometric properties of the VRS-SO, a sexual violence risk assessment and treatment planning measure, to a community outpatient sample. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».