Forensisch Ambulante risico evaluatie - FARE

Presentatie over: "Forensisch Ambulante risico evaluatie - FARE"— Transcript van de presentatie:

1 Forensisch Ambulante risico evaluatie - FARE
Opstellen van een instrument voor het meten van het recidiverisico en verandering in dynamische risicofactoren

2 aanleiding Rommen met 1 instrument
Opdrachtgever: Ministerie van Veiligheid & Justitie Coördinatie: KFZ 3 subsidieprojecten om te komen tot ontwikkeling van een kernset van dynamische risicofactoren KFZ call ‘Vooronderzoek Kernset risicofactoren ambulant behandelde delinquenten KFZ-call ‘Risicotaxatie in de ambulante forensische zorg’ KFZ call (2) ‘Ontwikkeling kernset K-factoren’

3 Samenwerkende partijen
Projectleiders Dr. Joan van Horn en Prof. dr. Stefan Bogaerts Onderzoekers Dr. Yvonne Bouman, dr. Claudia van der Put, Mara Eisenberg, MSc., Lianne Harder, MSc., Joyce Eimers, MSc., Judith Dekker, MSc. en Floor van den Hanenberg, MSc.

4 Rom Instrument Doel Vaststellen algemeen recidiverisico en monitoren behandelvoortgang Doelgroep Volwassen cliënten (18 jaar en ouder) die vanwege dreigend delictgedrag worden behandeld in een forensische polikliniek

5 Aanpak ontwikkeling FARE
Meta-analyse Data-analyse Veldonderzoek Pilot Doel Samenhang dynamische risicofactoren met algemene en geweldsrecidive? Samenhang risico- en protectieve factoren met algemene, geweld en seksuele recidive Input m.b.t. procedurele en inhoudelijke wensen t.a.v. risicotaxatie en ROM Praktische bruikbaarheid en interbeoordelaars-betrouwbaarheid N Ambulante studies: N=30 Reclassering: N=8.665 De Waag: N=5.145 Kairos: N=135 Het DOK: N=115 Interviews stakeholders: N=11 Expertmeeting: N=9 N=14 behandelaars hebben in koppels 7 cliënten beoordeeld N=16 behandelaars vragenlijst praktische bruikbaarheid Analyses Correlaties Correlaties, AUC, CHAID Kwalitatieve verslaglegging ICC Resultaten Meta-analyse Dynamische risicofactoren Zwakke samenhang met algemene recidive: Opleiding/werk, Financieel beheer, Relaties met criminele vrienden, Middelen, Antisociale houding, Familie/partner, Vrijetijdsbesteding, Psychische problemen Deze samenhang niet bij zedendelinquenten Resultaten data analyse Risicofactoren Zwak – matige samenhang met algemene recidive: Criminele voorgeschiedenis, Opleiding/werk, Financieel beheer, Relaties met criminele vrienden, Middelen, Antisociale houding Relatie met geweldsrecidive iets minder sterk Niet of nauwelijks samenhang met seksuele recidive Protectieve factoren Samenhang met recidive niet of nauwelijks aanwezig Predictieve validiteit Beste voorspeller recidive: Criminele voorgeschiedenis en somscore van statische en dynamische risicofactoren Actuariële inschatting voorspelt recidive het best Resultaten veldonderzoek Vragenlijst-uitkomsten Gewenste invultijd instrument: min Herhaalmetingen om de 4 a 5 maanden tbv het monitoren van de behandelvoortgang Uitvoerend behandelaar is meest deskundig om risicotaxatie te verrichten Gewenst: combinatie actuariële en klinische risico-inschatting Expertmeeting-uitkomsten Ondersteuning voor deel statische en deel dynamische risicofactoren Doorontwikkeling van FARE voor specifieke subpopulaties zoals LVB, zeden Scoring op 5-puntsschaal en concrete antwoord categorieën Instrument moet in te vullen zijn door behandelaar in samenspraak met cliënt Richtlijnen voor maken vertaalslag naar behandeldoelen gewenst

6 RNR model als basis voor FARE
LS/CMI training RNR model als basis voor FARE Protective Factors Strengths NEED Need Factors Dynamic (Criminogenic) Risk Factors Static Specific Risk/ Nonquantitative Other Client Needs Noncriminogenic Type of Treatment Client Characteristics Service Provider Characteristics Client Wellbeing (Final) (Initial) Overall Risk SPJ RISK – Overall Risk (Final) Monitoring and Supervision Effective Correctional Intervention RESPONSIVITY Client Responsivity Other Clinical and Social Services Voor de FARE is het RNR model als basis gebruikt. De basis elementen zijn RISK – NEED –RESPONSIVITY In de FARE wordt het recidiverisico op 2 manieren ingeschat, actuarieel op basis van de statische items en via Structural Professional Judgement (klinische inschatting) op basis van de statische en dynamische items. The NEEDs zijn de dynamische risicofactoren waar de behandeling op gericht wordt. Wat met behandeld worden om het recidiverisico te verlagen? De beschikbare dynamische risicofactoren in de FARE zijn geselecteerd op basis van kwantitatief onderzoek, maar beargumenteer waarom en hoe de factoren specifiek voor de individuele cliënt risico verhogend werken. RESPONSIVITY Als professional ben je getraind om op correcte/effectieve wijze een behandeling uit te voeren. De behandeling is toegespitst op de (ernst van de ) problematiek. En de behandeling moet worden toegespitst op de specifieke cliënt kenmerken die van invloed zijn op behandelsucces. Zoals behandelmotivatie, taalbeheersing, intelligentie enz. Beschermende factoren hangen potentieel samen met het welbevinden van de cliënt, benoemen van positieve aspecten van iemands leven kan de band tussen behandelaar en cliënt versterken waardoor het bespreken van NEEDS en RISK makkelijker is. De aanwezigheid van beschermende factoren (of afwezigheid van risicofactoren) beïnvloed het recidiverisico.

7 Resultaten meta-analyse
Dynamische risicofactoren Zwakke samenhang met algemene recidive: Opleiding/werk, Financieel beheer, Relaties met criminele vrienden, Middelen, Antisociale houding, Familie/partner, Vrijetijdsbesteding, Psychische problemen Deze samenhang niet bij zedendelinquenten

8 Resultaten Data-analyse
Risicofactoren Zwak – matige samenhang met algemene recidive: Criminele voorgeschiedenis, Opleiding/werk, Financieel beheer, Relaties met criminele vrienden, Middelen, Antisociale houding Relatie met geweldsrecidive iets minder sterk Niet of nauwelijks samenhang met seksuele recidive Protectieve factoren Samenhang met recidive niet of nauwelijks aanwezig Predictieve validiteit Beste voorspeller recidive: Criminele voorgeschiedenis en somscore van statische en dynamische risicofactoren Actuariële inschatting voorspelt recidive het best

9 Central eight criminogene factoren
Big 4 Voorspellers van toekomstig delictgedrag met sterke empirische evidentie Antisociale cognities Antisociaal netwerk Geschiedenis van antisociaal gedrag Antisociaal persoonlijkheids-patroon Resulteren in een verhoogd risico op delictgedrag. Hebben een matige empirische evidentie als voorspellers voor feitelijk delictgedrag Moderate 4 Familie/relatie omstandigheden School/werk Vrijetijdsbesteding Middelengebruik

10 Items FARE Statische items Dynamische items
S1. Leeftijd eerste politiecontact D1. Disfunctioneren opleiding/werk S2. Aantal eerdere en huidige veroordelingen D2. Financieel wanbeleid S3. Diversiteit (dreigend) delictgedrag D3. Delinquent sociaal netwerk S4. Regelovertredend gedrag in het verleden D4. Beperkte vrijetijdsbesteding S5. Instabiliteit school/werk in het verleden D5. Problematische (ex-) partnerrelatie S6. Problematisch middelengebruik in het verleden D6. Instabiliteit woonsituatie D7. Problematisch middelengebruik D8. Gebrekkige impulsbeheersing D9. Disfunctionele oplossingsvaardigheden D10. Antisociale houding D11. Regelovertredend gedrag

11 Indicatoren Potentieel beschermend Ernstig grens-overschrijdend

12 Recidive risico Inschatting recidiverisico
Actuariële inschatting o.b.v. statische risicofactoren Inschatting recidiverisico Klinisch oordeel o.b.v. statische en dynamische risicofactoren Op basis van de RAF GGZ data is een CHAID analyse uitgevoerd. In een CHAID analyse wordt een ‘beslisboom’ gemaakt van de optimale combinatie van de sterkste voorspellers van algemene recidive. Waarbij de factoren bovenin de beslisboom de sterkst voorspellende waarde hebben. Bij elke vertakking gaat het om de combinatie van de sterkste voorspeller samen met de op een na sterkste voorspeller. Voor de actuariële scoring van de FARE is een CHAID analyse uitgevoerd op 5000 risicotaxaties (RAF GGZ). Uit de RAF GGZ data zijn statische items geselecteerd die het sterkst op de statische items van de FARE leken en als extra variabele de totaalscore op deze items. Uit deze CHIAD bleek criminele voorgeschiedenis de sterkste voorspeller, en de op één na sterkste voorspeller was de totaalscore op de statische items. De actuariële scoring is de vertaalslag van deze resultaten. In 2018 hopen we op FARE data deze analyse te kunnen herhalen.

13 Resultaten veldonderzoek
Vragenlijst-uitkomsten Gewenste invultijd instrument: min Herhaalmetingen om de 4 a 5 maanden tbv het monitoren van de behandelvoortgang Uitvoerend behandelaar is meest deskundig om risicotaxatie te verrichten Gewenst: combinatie actuariële en klinische risico-inschatting Expertmeeting-uitkomsten Ondersteuning voor deel statische en deel dynamische risicofactoren Doorontwikkeling van FARE voor specifieke subpopulaties zoals LVB, zeden Scoring op 5-puntsschaal en concrete antwoord categorieën Instrument moet in te vullen zijn door behandelaar in samenspraak met cliënt Richtlijnen voor maken vertaalslag naar behandeldoelen gewenst

14 Resultaten pilot – praktische bruikbaarheid
Gemiddelde tijd (in min.) om FARE te scoren Voorbereidingstijd (lezen dossierinfo): min. (SD=18.44, range 0-60 min), afhankelijk van fase van behandeling. Taxatie bij start behandeling meer tijd nodig Scoring FARE: min (SD=17.27 min, range min) Totale tijd gemiddeld 60 min. Bruikbaarheid FARE en training Beschermende factoren komen voldoende aan bod door score ‘0’. Geen aparte beschermende factoren nodig Dynamische factoren geschikt voor formuleren behandeldoelen. Gewenst: richtlijnen voor het maken van de vertaalslag uitkomsten -> behandeldoelen Training is gewenst bv in de vorm van train-de-trainer en eLearning-module

15 Resultaten pilot - ICC Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
Uitstekend: 64% (11 items) Goed: 18% (3 items) Matig: 2% (2 items) Slecht: 1% (1 item) Item met matige of slechte ICC S5. Instabiliteit opleiding/werk in het verleden D1. Disfunctioneren opleiding/werk D11. Regelovertredend gedrag Mogelijke oorzaken In intake niet consequent functioneren opleiding/werk in verleden uitgevraagd Terughoudendheid cliënt in verstrekken van info aan het begin van de behandeling Aan het begin van de behandeling minder goed zicht op regelovertredend gedrag en werk/opleiding Interpretatie richtlijnen: ICC < .40 = slecht; .40 ≤ ICC < .60 = matig; .60 ≤ ICC < .75 = goed; ICC ≥ .75 = uitstekend (Landis & Koch, 1977).

16 Beschikbaar in QM en User Alta

17 Training Gebruikers Behandelaren met minimaal enige basiskennis van en ervaring met risicotaxatie. Training is vereist als deze kennis en ervaring ontbreekt Ontwikkeling aanbod i.s.m. RINO groep en KFZ E-learning: ruime kennis van en ervaring met risicotaxatie FARE Training: aandacht voor vereiste basiskennis, instructie voor gebruik FARE Train de Trainer: uitgebreide training in gebruik FARE en overdracht aan bijv. collega’s binnen een instelling

18 Implementatie monitor Q3 2017
FARE implementatie Directie Management Stuurgroep Procesbewaker Superuser ICT applicatie beheerder Output Richtlijnen Procesindicatoren Gebruikers-indicatoren

19 Toekomstige Ontwikkelingen FARE
Landelijke invoering FARE januari 2019 Vervolgonderzoek Fase 1 (Q – Q3 2018) Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid FARE en huidige instrumenten (RAF GGZ, LS/CMI, IFpBE) Convergente validiteit Veranderingsgevoeligheid FARE Vervolgonderzoek Fase 2 (Q – Q4 2019) Predictieve validiteit Actuariële inschatting o.b.v. statische en dynamisme factoren Richtlijnen vertaalslag FARE -> behandeldoelen

20 contactgegevens Voor alle informatie over de FARE, zoals de handleiding, onderzoeksrapportages, recente ontwikkelingen: Heb je vragen of opmerkingen ons:

21 referenties Eisenberg, M.J., Horn, J.E., van, Put, C.E. van der, Hendriks, J. & Stams, G.J.J.M. (2015). Vooronderzoek ‘Kernset Risicofactoren Ambulant Behandelde Delinquenten’. Voorspellers voor recidive bij ambulant behandelde zeden, (huiselijk) gewelds- en vermogensdelinquenten. Onderzoek uitgevoerd in opdracht van Programma Kwaliteit Forensische Zorg. Utrecht: Expertisecentrum Forensische Psychiatrie. Dr. J.E. van Horn, Prof. dr. S. Bogaerts, M.J. Eisenberg MSc, dr. C.E. van der Put, J.M. Dekker MSc, F.J.A.C. van den Hanenberg MSc en dr. Y.H.A. Bouman (2016). Kernset K-factoren voor het ambulante forensische veld. Een multi-method onderzoek naar risico- en beschermende factoren in relatie tot algemene recidive, geweldsrecidive en seksuele recidive. Kwaliteit Forensische Zorg. Dr. J.E. van Horn, M.J. Eisenberg MSc, dr. Y.H.A. Bouman, F.J.A.C. van den Hanenberg MSc, dr. C.E. der Put & Prof. dr. S. Bogaerts (2016). Handleiding. Forensisch Ambulante Risico Evaluatie. Volwassen cliënten vanaf 18 jaar, versie 1.0. Kwaliteit Forensische Zorg. Dr. J.E. van Horn, M.J. Eisenberg MSc, dr. Y.H.A. Bouman, F.J.A.C. van den Hanenberg MSc, dr. C.E. der Put & Prof. dr. S. Bogaerts (2016). Eindverslag pilot ‘Praktische bruikbaarheid Forensisch Ambulante Risico Evaluatie – FARE. Kwaliteit Forensische Zorg.