Prédire le comportement suicidaire des détenus avec le Suicide Probability Scale et des variables actuarielles
Bibliographic record
Abstract
La problématique du suicide en milieu carcéral est connue et décrite dans plusieurs recherches. Toutefois les outils de dépistage du risque suicidaire ont surtout été développés pour des populations à risque non carcérales et la capacité de prédiction de ces échelles n'a été inférée qu'indirectement. Depuis un peu plus de dix ans, le questionnaire Suicide Probability Scale (Cull et Gill, 1988) est utilisée auprès de détenus québécois qui débutent une sentence fédérale. Cependant le survol de la littérature n'a pas permis de retrouver d'étude psychométrique liée à la validité prédictive de ce questionnaire auprès d'une population spécifiquement carcérale. L'objectif de la présente recherche était donc d'évaluer la valeur prédictive du questionnaire Suicide Probability Scale (SPS) auprès d'une population masculine carcérale.La recherche vise à vérifier si les détenus dépistés à risque modéré ou élevé en 1995-1996 par le SPS ont effectivement eu des comportements suicidaires par la suite, pendant qu'ils étaient encore sous la responsabilité des services correctionnels. Les résultats sont basés sur une période d'observation globale de 11 ans et demi (entre 1995 et 2006) et confirment que le SPS, dans sa forme actuelle, permet de prédire le comportement suicidaire. Une amélioration de la prédiction du risque suicidaire est démontrée si le point de découpage est modifié de 50 (point de démarcation actuel des auteurs du SPS) à 40 pour la clientèle spécifique des hommes incarcérés dans un pénitencier. Les résultats obtenus au SPS permettent aussi de dépister les détenus à risque de comportement hétéro-agressif en milieu carcéral. Le deuxième article a évalué la valeur prédictive de 24 variables actuarielles, connues en début de sentence, en combinaison avec le SPS, afin d'augmenter la prédiction et de la rendre plus spécifique en réduisant le nombre de faux négatifs.La capacité de prédiction a été analysée avec des modèles de régression logistique et la valeur sous la courbe ROC. L'ajout d'une ou de deux variables actuarielles permet d'améliorer le dépistage des comportements suicidaires sur une période de 24 mois et même de 120 mois.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".