Validation of the Hayes Ability Screening Index (HASI) for intellectual disabilities among federal inmates in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Background: Researchers and clinicians have stressed the importance of indentifying individuals with an intellectual disability (ID) in the criminal justice system, yet there is a lack of convenient instruments available for early screening of ID by non-professionals.Objectives: The goal of the present study was to assess the predictive validity of a screening measure for ID, the Hayes Ability Screening Index (HASI), in a correctional setting.Methods: This cross-sectional study of 324 male offenders recruited from Quebec's Regional Reception Centre of the Correctional Service of Canada compared results of the HASI with two screening subscales of the Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS-III), the full WAIS-III and with the Adaptive Behavioural Assessment System (ABAS-II).Results: Despite a relatively good result of the ROC analysis (AUC.0.702), consideration of high false negative rates is necessary for interpretation of the results.Results of HASI in predicting WAIS-III (IQ≤70) categorization indicated a high false negative rate (sensitivity 48%, specificity 87%) and also high false negative rate for the prediction of the ABAS-II (sensitivity=30%, specificity=84%) categorization.Conclusions: The results are discussed from a practical point of view in terms of limitations of HASI resulting in many false negatives.However, the importance of such screening tools is highlighted, as is the need for more research at different stages of the criminal justice process.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».