臨床患者クラスに分割されたHKT-Rの臨床アイテムレベルの予測妥当性

背景：法医学グループの不均一性のため、潜在的なクラス分析（LCA）は、より強力な均一な患者クラスの形成を可能にすることができ、これにより、歴史的臨床将来などの法医学リスク評価ツールの予測妥当性を改善できます - 修正（HKT--r）、この研究で使用されました。特に、動的な臨床リスクと保護項目は治療において重要であり、オランダのTBS測定を伴うすべての法医学患者について毎年義務的に評価されています。したがって、この研究では、患者クラスあたりの臨床アイテムレベルでのHKT-Rの予測妥当性を調査しました。 方法：2004年から2008年の間にオランダの高度に安全な法医学精神医学センター/診療所（FPC）から退院した332人の法医学患者のコホートが続きました。LCAは、精神病理学と犯罪に基づいてこの患者グループをクラスター化するために実施されました。クラスごとのHKT-R臨床項目の予測妥当性は、結果測定として放電後2年および5年後に公式の再条項データで評価されました。 結果：4つのクラスが特定されました。HKT-Rの臨床項目の予測的妥当性は、入院または退院時にクラスの間と階級の違いを示し、退院後2、5年後に暴力的な再攻撃を予測することを示しました。 議論：HKT-Rのさまざまなリスク/保護因子が、患者の異なるサブグループに役割を果たす可能性があります。したがって、この不均一性は、あらゆる尺度または介入について考慮されるべきです。

BACKGROUND: Because of the heterogeneity of forensic groups, latent class analysis (LCA) can allow for the formation of stronger homogeneous patient classes, which can improve the predictive validity of forensic risk assessment tools, such as the Historical Clinical Future - Revised (HKT-R), which was used in this study. In particular, dynamic clinical risk and protective items are important in treatment and are obligatory assessed annually for every forensic patient with a TBS measure in the Netherlands. Therefore, this study investigated the predictive validity of the HKT-R at clinical item-level per patient class. METHOD: A cohort of 332 forensic patients, who were discharged from highly secured Forensic Psychiatric Centers/Clinics (FPCs) in the Netherlands between 2004 and 2008, was followed. LCA was performed to cluster this group of patients based on psychopathology and criminal offenses. The predictive validity of the HKT-R clinical items by class was assessed with official reconviction data two and five years after discharge as outcome measure. RESULTS: Four classes were identified. The predictive validity of the HKT-R clinical items showed differences between and within classes on admission or discharge, and for predicting violent reoffending after two or five years after discharge. DISCUSSION: Different risk/protective factors of the HKT-R may play a role for different subgroups of patients. Therefore, this heterogeneity should be considered for any measure or intervention.