Characterizing the relationship between psychosis and violence in the forensic psychiatric population: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The relationship between psychosis and violence is often construed focusing on a narrow panel of factors; however, recent evidence suggests violence might be linked to a complex interplay of biopsychosocial factors among forensic psychiatric patients with psychosis (FPPP). This review describes violence incidents in FPPP, the factors associated with violence, and relevant implications. METHODS: This review was conducted following the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses guideline. Databases, including CINAHL, EMBASE, Medline/PubMed, PsycINFO, and Web of Science, were searched for eligible studies that examined violence among adult FPPP. Screening of reports and data extraction were completed by at least two independent reviewers. RESULTS: Across the 29 included studies, violence was consistently related to prior contact with psychiatric services, active psychotic symptoms, impulsivity, adverse experiences, and low social support. However, FPPP who reported violence varied in most other biopsychosocial domains, suggesting the underlying combinatorial effects of multiple risk factors for violence rather than individual factors. Variability in violence was addressed by stratifying FPPP into subgroups using composite/aggregate of identifiable factors (including gender, onset/course of illness, system-related, and other biopsychosocial factors) to identify FPPP with similar risk profiles. CONCLUSIONS: There are multiple explanatory pathways to violence in FPPP. Recent studies identify subgroups with underlying similarities or risk profiles for violence. There is a need for future prospective studies to replicate the clinical utility of stratifying FPPP into subgroups and integrate emerging evidence using recent advancements in technology and data mining to improve risk assessment, prediction, and management.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».