暴力风险的分类(COVR)是一个互动软件计划,旨在估算急性精神病患者在未来几个月内对他人暴力暴力的风险。使用笔记本电脑或台式电脑,CoVR通过简短的图表审查指导评估者,并对患者进行10分钟采访。CoVR产生了一份报告,将患者的暴力风险放在五大类中,从第一类暴力的1%的可能性到最高类别的76%的暴力可能性,包括给定风险估计的置信区间。
该软件由在麦克阿瑟暴力风险评估研究中产生的数据构建。简而言之,在暴力行为的134个潜在的危险因素中评估了超过1,000名急性民用精神患者。在从医院排放后,患者在社区中持续20周,并评估其对他人的暴力。该软件能够评估麦克阿瑟暴力风险评估研究中的暴力暴力的40个风险因素,但在任何特定的情况下,它只评估了对患者的暴力风险进行分类所需的那些风险因素。
将风险因素与风险初步估算结合起来,CoVR依赖于“分类树”方法。这种方法允许许多不同的风险因素组合,以将一个人分类为高风险或低风险。基于由分类树建立的序列,询问了所有被评估人员的第一个问题。根据该问题的答案,一个或其他第二个问题提出,依此类推。重复分类树过程,直到每个人被分类为最终风险类别。这种“相互作用”模型与结构性风险评估的典型“主要影响”方法形成鲜明对比,例如暴力风险评估指南使用的,其中遇到了一个常见的问题被评估,每个答案都是加权和总结以产生可用于获得风险整体估计的分数。
CoVR的作者在两个地点向新开发的软件进行了新开发的软件对急性民用住院患者的独立样本。通过该软件分类为高或低暴力风险的患者在公开后20周遵循社区。低风险群体的预期暴力率分别为1%和64%。当使用严格的暴力定义和9%和49%时,观察到低风险群体的暴力率分别为9%和35%,当使用稍微更具包容性的暴力定义时,分别为9%和49%。这些结果表明,包含多个迭代分类树模型的软件可能对面临关于急性民用住院患者的排放规划的决策的临床医生有所帮助。
在其作者的看法中,CoVR软件可用于通知,但不能在替代临床决策方面有关风险评估。作者推荐了一项双相的暴力风险评估程序,其中患者首次管理COVR,然后由CoVR产生的初步风险估计由临床医生审查,最终负责在相信的其他信息的背景下进行风险评估与临床访谈,重要其他人和/或可用记录相关和收集。虽然临床审查不会修改或“调整”COVR产生的结构化风险估计,但原则上可以提高或减少预测准确性,而COVR的作者认为这是必要的对于这种审查,有两个原因。第一个原因必须有可能限制软件有效性的概括性。例如,是Covr的预测有效性,即美洲原住民,对美国以外的人,少于18岁的人,或者最近没有住院的人的急诊室评估?该仪器的预测有效性可能很广泛地概括。然而,通过构建和验证仪器的样品,应用结构化风险评估仪器的样品的样本可以根据仪器的样品对其不同的目的不同的一点。关于仪器有效性的普遍性,可以提出合法问题。
在防御临床医生审查结构性风险估计的选择的第二个原因是临床医生可以注意到在特定情况下存在罕见的风险或保护因素以及这些因素 - 正是因为它们是罕见的 - 不会被采取考虑到结构化仪器的建设中。在用于评估暴力风险的结构化器械的背景下,最常见的稀有风险因素是直接的威胁 - 即显然是对某个名为受害者的暴力行为的明显严重陈述。
参考:
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