Quality of Resident Violence Risk Assessments in Psychiatric Emergency Settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify how psychiatric residents perceive their ability to conduct violence risk assessments and the risk factors they considered relevant in an emergency department setting. METHOD: We surveyed 55 of 159 psychiatric residents at the University of Toronto as to their experience and education in assessing suicide and violence risk. The residents, and a comparison group of 11 of 16 staff psychiatrists in the Law and Mental Health program at the Centre for Addiction and Mental Health, then participated in a mock interview with one of the authors. The subjects were directed to ask for all risk factors that would be relevant in determining the violence risk of a hypothetical patient with homicidal ideation. The risk factors they requested were compared with the risk factors found in the Historical, Clinical and Risk Management-20 (HCR-20) structured clinical judgment tool. RESULTS: Psychiatric residents, on average, inquired about 6 fewer HCR-20 risk factors than staff psychiatrists (8.5, compared with 14.7). The number of HCR-20 items identified by residents correlated with several items; more risk factors were elicited by residents in a higher year of training, those who had received more formal and informal education, the number of patients for whom they had discharged a duty to warn, and the number of suicidal and violent patients they had previously assessed. Confidence at assessing violence risk was not correlated with performance. CONCLUSIONS: Psychiatric residents identify significantly fewer risk factors for violence than staff psychiatrists. Resident performance was correlated with increasing experience and education. It was not related to self-confidence in performing this task.
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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 | 0,004 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».