Dual harm among patients in the Ontario forensic mental health system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dual harm involves the unfortunate experience of harm to self and others/objects. Safeguarding individuals in forensic psychiatric settings against all forms of harm to self and others is sacrosanct. While understanding dual harm is crucial in the care and rehabilitation of patients in forensic psychiatric settings, only a few studies have explored this phenomenon. This study examined dual harm and its associated clinical and sociodemographic factors among forensic patients in Ontario, Canada. METHODS: In this retrospective study, we used data from the Ontario Review Board (ORB) (n = 1240; mean age 42.54±3.32 years, and 85.73% male). We defined dual harm as the co-occurrence of self-harming behaviour in the last 12 months and violent behaviour towards others or objects (such as verbal, physical, or sexual aggression). We analysed the data in relation to clinical and sociodemographic factors. RESULTS: Of 1240 patients, 43 (3.55%) had engaged in dual harm. Most of them had engaged in dual harm related to verbal aggression (3.15%), followed by dual harm related to aggression towards objects (2.97%), dual harm related to aggression towards others (2.73%), and dual harm related to sexual aggression was the rarest (1.32%). Only 12 patients had engaged in all types of dual harm. Having a previous history of dual harm and a diagnosis of a neurodevelopmental disorder increased the chance of perpetrating/engaging in dual harm. However, increasing age and a higher education decreased the chance of dual harm. These factors were similar for different types of dual harm, except for dual harm related to sexual aggression, which was the only subtype associated with having a personality disorder diagnosis. Again, the experience of violence increased the chance of self-harm. CONCLUSION: Dual harm is present among forensic patients in Ontario, and self-harm is prevalent among individuals with various forms of aggression, especially when the violence was perpetrated towards objects. Strategies to manage the risk of self-harm among aggressive patients should be put in place to mitigate dual harm and the associated complications, especially among individuals with neurodevelopmental disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».