Identifying Key Predictors of Recidivism among Offenders Attending a Batterer Intervention Program: A Survival Analysis

IF 3.6 1区 心理学 Q1 PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY
M. Lila, Manuel Martín-Fernández, E. Gracia, J. J. López-Ossorio, J. González
{"title":"Identifying Key Predictors of Recidivism among Offenders Attending a Batterer Intervention Program: A Survival Analysis","authors":"M. Lila, Manuel Martín-Fernández, E. Gracia, J. J. López-Ossorio, J. González","doi":"10.5093/pi2019a19","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"espanolLas estrategias para reducir la violencia contra la mujer en las relaciones de pareja pueden dirigirse a diferentes objetivos. Los programas de intervencion para agresores de pareja son uno de los principales acercamientos para su tratamiento. El resultado mas utilizado para la evaluacion de la efectividad de estos programas es la reincidencia. Los esfuerzos para incrementar la efectividad de los programas de intervencion para agresores de pareja en reducir la reincidencia deberian centrarse en las variables predictoras clave de este resultado. El objetivo de este estudio fue identificar los predictores clave de la reincidencia oficial a partir de un amplio conjunto de variables obtenidas a partir de una muestra de hombres participando por mandato judicial en un programa de intervencion para agresores de pareja (N = 393), con un periodo de seguimiento de entre 0 y 69 meses. Con este objetivo, se realizo un analisis de supervivencia utilizando cuatro conjuntos de variables: variables individuales, variables relacionales y contextuales, variables relativas a la violencia y variables relativas al proceso de intervencion. Para incluir simultaneamente todas las variables en el analisis, se estimo un modelo de regresion de Cox utilizando ALASSO (adaptive least absolute shrinkage and selection operator). De un conjunto de ochenta y nueve variables, seis fueron seleccionadas como predictores clave: abandono del programa, riesgo de violencia futura contra otras personas, exposicion a violencia familiar, estatus de inmigrante, acumulacion de eventos vitales estresantes e ira rasgo. El area bajo la curva ROC (receiving operator characteristic) fue .808, indicando una buena prediccion del modelo. Los predictores clave de la reincidencia identificados en este estudio deberian ser considerados por los profesionales e investigadores en el ambito de la intervencion con agresores de pareja para mejorar sus estrategias de evaluacion e intervencion. Asimismo, se discuten las implicaciones practicas para futuras investigaciones. EnglishStrategies to reduce intimate partner violence against women (IPVAW) can be targeted at different levels. Batterer intervention programs (BIPs) are among the main treatment approaches for IPVAW offenders. The most common outcome used in the evaluation of BIP effectiveness is recidivism. Efforts to increase BIP effectiveness in reducing recidivism should focus on key predictive variables of this outcome. The aim of this study was to identify key predictors of official recidivism from a large set of variables drawn from a sample of IPVAW offenders court-mandated to a community-based BIP (N = 393), with a follow-up period of between 0 and 69 months. To this end, a survival analysis was conducted using four sets of variables: individual-level, relational- and contextual-level, violence-related, and intervention process-related variables. To include all variables in the analysis simultaneously, a Cox regression model was estimated with the adaptive least absolute shrinkage and selection operator (ALASSO). From a pool of eighty-nine variables, six were selected as key predictors of recidivism: dropout, risk of future violence against non-partners, family violence exposure, immigrant status, accumulation of stressful life events, and trait anger. The area under the receiving operator characteristic (ROC) curve was .808, indicating good prediction of the model. The key predictors of recidivism found in this study should be considered by professionals and researchers in the BIP field to improve their evaluation and intervention strategies. Practical implications for future research are also discussed.","PeriodicalId":51641,"journal":{"name":"Psychosocial Intervention","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":3.6000,"publicationDate":"2019-11-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"41","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Psychosocial Intervention","FirstCategoryId":"102","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5093/pi2019a19","RegionNum":1,"RegionCategory":"心理学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q1","JCRName":"PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}
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Abstract

espanolLas estrategias para reducir la violencia contra la mujer en las relaciones de pareja pueden dirigirse a diferentes objetivos. Los programas de intervencion para agresores de pareja son uno de los principales acercamientos para su tratamiento. El resultado mas utilizado para la evaluacion de la efectividad de estos programas es la reincidencia. Los esfuerzos para incrementar la efectividad de los programas de intervencion para agresores de pareja en reducir la reincidencia deberian centrarse en las variables predictoras clave de este resultado. El objetivo de este estudio fue identificar los predictores clave de la reincidencia oficial a partir de un amplio conjunto de variables obtenidas a partir de una muestra de hombres participando por mandato judicial en un programa de intervencion para agresores de pareja (N = 393), con un periodo de seguimiento de entre 0 y 69 meses. Con este objetivo, se realizo un analisis de supervivencia utilizando cuatro conjuntos de variables: variables individuales, variables relacionales y contextuales, variables relativas a la violencia y variables relativas al proceso de intervencion. Para incluir simultaneamente todas las variables en el analisis, se estimo un modelo de regresion de Cox utilizando ALASSO (adaptive least absolute shrinkage and selection operator). De un conjunto de ochenta y nueve variables, seis fueron seleccionadas como predictores clave: abandono del programa, riesgo de violencia futura contra otras personas, exposicion a violencia familiar, estatus de inmigrante, acumulacion de eventos vitales estresantes e ira rasgo. El area bajo la curva ROC (receiving operator characteristic) fue .808, indicando una buena prediccion del modelo. Los predictores clave de la reincidencia identificados en este estudio deberian ser considerados por los profesionales e investigadores en el ambito de la intervencion con agresores de pareja para mejorar sus estrategias de evaluacion e intervencion. Asimismo, se discuten las implicaciones practicas para futuras investigaciones. EnglishStrategies to reduce intimate partner violence against women (IPVAW) can be targeted at different levels. Batterer intervention programs (BIPs) are among the main treatment approaches for IPVAW offenders. The most common outcome used in the evaluation of BIP effectiveness is recidivism. Efforts to increase BIP effectiveness in reducing recidivism should focus on key predictive variables of this outcome. The aim of this study was to identify key predictors of official recidivism from a large set of variables drawn from a sample of IPVAW offenders court-mandated to a community-based BIP (N = 393), with a follow-up period of between 0 and 69 months. To this end, a survival analysis was conducted using four sets of variables: individual-level, relational- and contextual-level, violence-related, and intervention process-related variables. To include all variables in the analysis simultaneously, a Cox regression model was estimated with the adaptive least absolute shrinkage and selection operator (ALASSO). From a pool of eighty-nine variables, six were selected as key predictors of recidivism: dropout, risk of future violence against non-partners, family violence exposure, immigrant status, accumulation of stressful life events, and trait anger. The area under the receiving operator characteristic (ROC) curve was .808, indicating good prediction of the model. The key predictors of recidivism found in this study should be considered by professionals and researchers in the BIP field to improve their evaluation and intervention strategies. Practical implications for future research are also discussed.
在参加施虐者干预计划的罪犯中识别再犯的关键预测因素:生存分析
减少夫妻关系中对妇女的暴力行为的战略可能有不同的目标。伴侣侵犯者干预项目是治疗伴侣侵犯者的主要方法之一。这些项目的有效性评估中最常用的结果是累犯。提高伴侣侵犯者干预项目在减少再犯方面的有效性的努力应该集中在这一结果的关键预测变量上。这项研究的目的是查明关键predictores累犯的军官从广泛的样本数据变量的男人禁止令参与诺计划侵略夫妇(N = 393),与0 - 69个月的随访期。为了实现这一目标,我们使用四组变量进行了生存分析:个体变量、关系和环境变量、与暴力相关的变量和与干预过程相关的变量。为了在分析中同时包含所有变量,我们使用ALASSO(自适应最小绝对收缩和选择算子)估计Cox回归模型。在一组89个变量中,6个被选为关键预测因素:项目退出、未来针对他人的暴力风险、家庭暴力暴露、移民身份、压力生活事件的积累和特质愤怒。在本研究中,我们分析了两种不同的模型,一种是基于不同的模型,另一种是基于不同的模型。本研究中确定的再犯的关键预测因素应该被伴侣侵犯者干预领域的专业人员和研究人员考虑,以改进他们的评估和干预策略。还讨论了影响,为今后的研究实践。减少对妇女的亲密伴侣暴力行为的英文战略可在不同程度上加以针对。Batterer干预方案(BIPs)是针对IPVAW罪犯的主要治疗方法之一。在评估BIP有效性时最常见的结果是再犯。提高BIP在减少再犯方面的效力的努力应侧重于这一结果的关键预测变量。本研究的目的是从一组广泛的变量中确定官方再犯的关键预测因素,这些变量是从短期强制执行到基于社区的BIP (N = 393)的IPVAW罪犯样本中提取的,后续期为0至69个月。为此,生存分析使用了四组变量:个体层面、关系层面和情境层面、与暴力相关的变量和与干预过程相关的变量。为了同时将所有变量纳入分析,采用自适应绝对最小收缩和选择算子(ALASSO)估计Cox回归模型。在89个变量中,有6个被选为再犯的主要预测因素:跌倒、未来针对非伴侣的暴力风险、家庭暴力暴露、移民身份、生活压力事件积累和特质愤怒。= =地理= =根据美国人口普查,该地区的总面积为,其中土地和(2.5%)水。BIP领域的专业人员和研究人员应考虑本研究中发现的复发的关键预测因素,以改进其评价和干预策略。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的面积为。
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来源期刊
Psychosocial Intervention
Psychosocial Intervention PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY-
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10
审稿时长
14 weeks
期刊介绍: Psychosocial Intervention is a peer-reviewed journal that publishes papers in all areas relevant to psychosocial intervention at the individual, family, social networks, organization, community, and population levels. The Journal emphasizes an evidence-based perspective and welcomes papers reporting original basic and applied research, program evaluation, and intervention results. The journal will also feature integrative reviews, and specialized papers on theoretical advances and methodological issues. Psychosocial Intervention is committed to advance knowledge, and to provide scientific evidence informing psychosocial interventions tackling social and community problems, and promoting social welfare and quality of life. Psychosocial Intervention welcomes contributions from all areas of psychology and allied disciplines, such as sociology, social work, social epidemiology, and public health. Psychosocial Intervention aims to be international in scope, and will publish papers both in Spanish and English.
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GB/T 7714-2015
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