Libellé préféré : Comportement violent;
Identifiant d'origine : M0022688;
CUI UMLS : C0282376;
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Record lié au concept
Type(s) sémantique(s)
N3-AUTOINDEXEE
Revue systématique de la littérature : l'intelligence artificielle peut-elle aider
à estimer le risque de récidive dans les comportements violents ?
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-02404657
Introduction : en Psychiatrie légale, les magistrats posent la question de l’existence
d’un risque de récidive et de la dangerosité aux experts psychiatres. Les études de
suivi en Psychiatrie légale ont montré que les éléments psychiatriques prédictifs
de récidive étaient liés essentiellement aux pathologies mentales graves, consommations
de toxiques, addictions, niveaux élevés d’impulsivité, insight faible, troubles de
personnalité associés, en particulier troubles de personnalité antisociales. Il existe
aussi des facteurs de protection, en particulier observance des traitements. Compte-tenu
de la complexité des facteurs de risque et de protection psychiatriques et criminologiques,
l’intelligence artificielle (IA) peut-elle aider psychiatres et magistrats à améliorer
la prédictivité des récidives ? Méthodes : revue systématique de la littérature sur
les applications de l’IA dans la prédiction des récidives en Psychiatrie légale, réalisée
selon les critères PRISMA, utilisant les mots-clés « Artificial Intelligence », «
Deep Learning », « Machine Learning », « Recidivism », « Personality Disorder », «
Impulsive Behavior », « Alcohol Abuse », « Drug Abuse », « Schizophrenia », « Bipolar
disorder » sur les bases de données PubMed, Science Direct, Clinical Trial et Google
Scholar. Résultats : la grande majorité des études est issue de revues juridiques
ou informatiques et très peu des bases de données médicales. Les études évaluant l’IA
en Psychiatrie légale ont utilisé le plus souvent le Machine Learning et le Deep Learning
à partir de données sociodémographiques, sociologiques, criminologiques, notamment
l’âge de la première infraction et le nombre de condamnations antérieures, par exemple
OxRec. A ce jour, il n’y a que très peu d’études évaluant des paramètres psychiatriques,
portant surtout sur les troubles de personnalité psychopathiques. Discussion/conclusions
: les applications de l’IA en Psychiatrie légale sont encore très prématurées. Cependant,
certains critères psychiatriques devraient avoir une place plus importante dans ce
champ, en particulier ceux issus des échelles HCR-20 et PCL-R de Hare. L’enjeu sera
également de trouver les mots-clés comportementaux, psychologiques et psychiatriques
pertinents à inclure en IA, dans un cadre éthique et juridique strict.
2019
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
Systématique
récidive
Appréciation des risques
Intelligence artificielle
ESTIMA
Revue systématique
Systématique
Comportement à risque
violence
Systématique
intelligence artificielle
estimateur
Comportement d'aide
comportement
prise de risque
intelligence
Comportement violent
Systématique
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N2-AUTOINDEXEE
Le TDAH, l'impulsivité et les comportements violents chez les hommes incarcérés
http://depot-e.uqtr.ca/8337/
Cet eSSai Vlse à analyser la contribution du trouble déficitaire de l'attention avec
hyperactivité (TDAH) en lien avec les comportements violents. Ces comportements violents
sont évalués grâce à une mesure auto-rapportée auprès de 563 hommes incarcérés en
pénitencier fédéral.
2018
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Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR)
Canada
français
thèse ou mémoire
Hommes
Comportement
Comportement violent
hommes
comportement
comportement impulsif
Trouble déficitaire de l'attention avec hyperactivité
prisonniers
violence
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