Psychiatric assessment in image-based sexual abuse case: a case report on imputability in personality disorder with narcissistic traits
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Crimes committed on the Internet and social networks are rising, and the phenomenon is complex. Knowledge of context would be useful for professionals in cases that need psychiatric assessment. We report on a case of a 27-year-old young adult who is accused of image-based sexual abuse and other crimes, for whom the examining judge requested psychiatric assessment. Methods: We conducted anamnestic collection (family, physiological and pathological, psychiatric, and toxicological), direct evaluation of the examinee, assessment of acquired health records, psychodiagnostic tests (i.e. graphic tests: Machover test, Koch test), Montreal Cognitive Assessment, Minnesota Multiphasic Personality Inventory 2, Pathological Narcissism Inventory, State-Trait Anger Expression Inventory 2, Toronto Alexithymia Scale, Thematic Apperception Test. Results: The clinical forensic assessment led to a diagnosis of Unspecified Personality Disorder (predominantly narcissistic traits) according to the DSM-5 criteria. Direct assessment showed a tendency to simulate or exaggerate symptoms, confirmed by the invalidation of the MMPI-2. In addition, the psychodiagnostic test showed a tendency to aggressive behavior and difficulty in identifying and describing emotions and feelings (alexithymia). Conclusions: This case highlights the importance of being familiar with the context of the Internet and social networks, where a rising number of crimes are committed. Forensic psychiatrists will be increasingly involved in evaluating cases related to the online world, which requires a basic knowledge of its characteristics and dynamics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».