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Updated: Apr 26, 2026

Development of a Virtual Reality Assessment of Everyday Living Skills
Published on: April 23, 2014
对VRAG-R的预测有效性的系统审查
Vivian Au1, Aariz Naeem2, Paul Benassi2
1Dr. Au is a PGY5, Dr. Benassi is an assistant professor, and Dr. Jones is an associate professor, Department of Psychiatry, Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada. Mr. Naeem is a Bachelor of Science candidate, Faculty of Life Sciences, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada. Dr. Benassi and Dr. Jones are psychiatrists, Forensic Mental Health Division and Dr. Jones is a scientist, Institute for Mental Health Policy. Ms. Bonato is a librarian, Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, Ontario, Canada. vivian.au@medportal.ca.
修订后的暴力风险评估指南 (VRAG-R) 显示了对一般和暴力复发的良好预测有效性. 然而,它在预测性复发的准确性是有限的,需要对各种样本进行进一步的研究.
科学领域:
- 法医精神病学 法医精神病学
- 犯罪学 犯罪学
- 心理测量 心理测量 心理测量
背景情况:
- 在法医精神病学中,结构化风险评估工具对于预测复发至关重要.
- 修订的暴力风险评估指南 (VRAG-R) 是一个更新的工具,但它的预测有效性需要进一步审查.
- 评估VRAG-R在不同罪犯群体中的有效性至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析VRAG-R.的预测有效性.
- 为了评估其对一般性,暴力性和性犯罪的准确性.
- 确定研究缺口,并为未来的研究提供建议.
主要方法:
- 自2013年以来发表的15项研究 (3,932名参与者) 的系统综述和元分析.
- 搜索了10个数据库和灰色文献,评估了PROBAST偏差风险.
- 使用CHARMS检查清单提取数据,并通过随机效应元分析汇总AUC值.
主要成果:
- 在VRAG-R中,VRAG-R对一般性复发 (AUC = .71) 和暴力性复发 (AUC = .72) 具有可接受的预测有效性.
- 性犯罪复发的预测有效性很小 (AUC = .65).
- 性能与其他风险评估工具可比,但普遍性问题仍然存在.
结论:
- VRAG-R是一个有效的工具,用于预测一般和暴力重犯.
- 它在预测性复发的有用性是有限的,需要谨慎.
- 未来的研究应侧重于多样化的群体,校准和持续的绩效评估.
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