24
Veelplegers
Matching tussen recidiverisico en behandelintensiteit? Een
pilotstudie
Masterthesis Klinische Forensische Psychologie Universiteit van Amsterdam
Naam: Laura Daatzelaar Studentnummer: 11308613
Begeleider UvA: Bruno Verschuere
Begeleider P.I. Nieuwegein: Akke van der Weijden Januari 2018
2
Inhoudsopgave
Samenvatting 3
1. Inleiding 4
1.1 De ISD-maatregel 4
1.2 Het Risk-Need-Responsivity model: What Works 5
1.3 Het risicoprincipe en de geadviseerde behandelintensiteit 6
1.4 Eerder onderzoek 6 1.5 Huidig onderzoek 7 2. Methoden en dataverzameling 8 2.1 Participanten 8 2.2 Materialen 8 2.3 Procedure 11 2.4 Data-analyse 12 3. Resultaten 14
3.1 De RISc vs. de HKT-r vs. de geadviseerde behandelintensiteit 14
3.2 Matching op basis van de HKT-r 14
3.3 Matching op basis van de RISc 15
3.4 Analyse van match en mismatch 15
4. Discussie 17
4.1 de RISc vs. de HKT-r vs. de geadviseerde behandelintensiteit 17 4.2 De HKT-r vs. het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit 18
4.3 Limitaties en aanbevelingen 19
4.4 Conclusie 20
Literatuur 21
Bijlage 1: Wegingsfactoren van de RISc 23
Bijlage 2: Spearman correlaties van de individuele items van de HKT-r 25 Bijlage 3: Klinische en historische items van de HKT-r 28
3
Samenvatting
De ISD-maatregel is een relatief nieuwe maatregel, welke als doelstelling heeft het beveiligen van de maatschappij tegen zogenoemde veelplegers en het verminderen van recidive bij deze doelgroep. Volgens het Risk-Need-Responsivity model kan recidive verminderd worden door aan te sluiten bij het risicoprincipe, wat inhoudt dat delinquenten met een hoger recidiverisico een intensievere behandeling dienen te krijgen dan delinquenten met een lager recidiverisico. Binnen dit onderzoek is onderzocht in welke mate er sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico, gemeten met de RISc en de HKT-r,en de geadviseerde behandelintensiteit van ISD-gemaatregelden. Hiervoor zijn 45 dossiers bestudeerd van ISD-gemaatregelden die tussen april en november 2017 in de ISD-maatregel verbleven binnen de penitentiaire inrichting Nieuwegein, waarbij de RISc al beschikbaar was en de HKT-r op dossier gescoord is. Uit de analyses bleek dat er geen sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. De Bayes factor voor de RISc indiceerde geen bewijs voor of tegen de nulhypothese, dat er geen sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Bayes factor voor de HKT-r indiceerde anekdotisch bewijs voor de alternatieve hypothese, dat er wel sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. De resultaten tonen aan dat er ruimte is voor verbetering wat betreft de aansluiting bij het risicoprincipe. Daarnaast tonen de resultaten aan de de HKT-r mogelijk meer geschikt is voor de groep veelplegers dan de RISc. Deze pilotstudie toont de behoefte aan naar verder onderzoek, waarbij wordt
4
1. Inleiding
"Vrijheid bestaat uit het erkennen van grenzen"
JidduKrishnamurti (1895-1986, spiritueel leraar)
Al vele jaren is een kleine maar hardnekkige groep delinquenten verantwoordelijk voor een aanzienlijk aantal delicten. Dit betreft overwegend verslaafde delinquenten, waarbij de delicten voornamelijk in de grote steden worden gepleegd. De gepleegde delicten zijn van relatief lichte ernst, over het algemeen eenvoudige vermogenscriminaliteit. Echter, ondanks dat de delicten relatief van lichte ernst zijn bezorgen deze zogenoemde veelplegers de samenleving veel overlast.
Daardoor is het idee ontstaan dat een strenge aanpak van deze groep veelplegers flink zoden aan de dijk zou kunnen zetten (van Velthoven & Molenaar, 2009). Een nieuwe wet wordt ingevoerd, de Wet plaatsing in een inrichting voor stelselmatige daders (de ISD-maatregel).
1.1 De ISD-maatregel
In oktober 2004 is de wet plaatsing in een inrichting voor stelselmatige daders (ISD) in werking getreden. Deze maatregel is ingevoerd om veelplegers voor langere tijd uit de maatschappij te halen. Veelplegers worden hierbij gedefinieerd als personen van achttien jaar of ouder die over een periode van vijf jaar meer dan tien processen-verbaal tegen zich zagen opmaken, waarvan
tenminste één in het laatste jaar (van Velthoven & Moolenaar, 2009). De gepleegde delicten betreffen veelal kleinere strafbare delicten, zoals kleine diefstallen, waarvoor de rechter doorgaans geen lange gevangenisstraffen oplegt (Kronenberg & de Wilde, 2012). Bij deze groep veelplegers kan de rechter beslissen de ISD-maatregel te vorderen. Om de ISD-maatregel op te kunnen leggen toetst de rechter of er voldaan is aan de voorwaarden. Deze omvatten of er door de verdachte een misdrijf is gepleegd waarvoor voorlopige hechtenis is toegestaan (van Velthoven & Moolenaar, 2009). Daarnaast moet de verdachte in de vijf jaren voorafgaand aan het door hem begane misdrijf ten minste drie keer wegens een misdrijf onherroepelijk veroordeeld zijn tot een vrijheidsbenemende straf of - maatregel, een vrijheidsbeperkende maatregel of een taakstraf. Het misdrijf moet gepleegd zijn na de tenuitvoerlegging van deze straffen en/of maatregelen en er moet een aanzienlijk risico zijn dat de verdachte wederom een misdrijf zal begaan (van Velthoven & Moolenaar, 2009). De laatste voorwaarde betreft dat de veiligheid van personen en/of goederen in het geding is waardoor oplegging van de maatregel vereist is (van Velthoven & Moolenaar, 2009). Met het opleggen van deze maatregel wordt de veroordeelde voor de duur van twee jaar in een inrichting voor
stelselmatige daders geplaatst. De ISD-maatregel wordt opgelegd wanneer eerdere behandelingen en maatregelen onvoldoende effect gehad hebben op de ISD-gemaatregelde, ook wel het ultimum remedium genoemd (Biesma, van Zwieten, Snippe & Bieleman, 2006). Bij het opleggen van de ISD-maatregel kan de rechter besluiten een tussentijdse beoordeling op te leggen, waarbij halverwege de maatregel gekeken wordt naar de voortgang van de ISD-gemaatregelde. Ook op verzoek van de ISD-gemaatregelde kan een tussentijdse beoordeling plaatsvinden.
5
maatschappij en ten tweede het beëindigen van de recidive van de stelselmatige dader (Borgers, 2005). Door de zogenoemde stelselmatige dader op te sluiten in een instelling kan deze geen strafbare feiten plegen en wordt het eerste doel, het beveiligen van de maatschappij, behaald. Het voorkomen dat er strafbare feiten gepleegd worden door opsluiting wordt ook wel het optimum remedium genoemd. Het beëindigen van de recidive van een stelselmatige dader wordt beoogt te behalen door deze binnen de maatregel behandeling aan te bieden (Borgers, 2005). Recidive wordt in dit geval gedefinieerd als: terugval in voorgaand crimineel gedrag, waarbij iemand opnieuw gearresteerd wordt en zodoende opnieuw in detentie terecht komt (Baillargeon, Binswanger, Penn, Williams & Murray, 2009).
In het onderzoek van Biesma et al. (2006) komen uit de RISc een aantal risicofactoren voor ISD-gemaatregelden naar voren. Zo blijkt dat de helft van de ISD-gemaatregelden voor zijn achttiende jaar voor het eerst in aanraking komt met politie en justitie. Daarnaast komt uit dit
onderzoek naar voren dat 95% van de ISD-gemaatregelden een probleem heeft met drugsgebruik in het heden en/of het verleden, waarbij bij 76% van de ISD-gemaatregelden problemen heeft omdat drugsgebruik een centrale rol in hun leven speelt. 40% van de ISD gemaatregelden heeft problemen in sociale- en interpersoonlijke vaardigheden, zoals relaties met het gezin en familie. Bijna de helft (47%) van de ISD-gemaatregelden heeft problemen in de hantering van problemen, ofwel een gebrek aan/moeite met copingvaardigheden. Bij 72% van de ISD-gemaatregelden is er sprake van een relatie tussen denkpatronen (bijvoorbeeld probleeminzicht), gedrag (bijvoorbeeld impulsiviteit) en vaardigheden (bijvoorbeeld sociale vaardigheden) en het delictgedrag (Biesma et al., 2006).
1.2 Het Risk-Need-Responsivity model: What Works
Om een advies met betrekking tot de behandelintensiteit te kunnen geven wordt gebruik gemaakt van de Recidive Inschattingsschalen (RISc), aangevuld met nadere diagnostiek welke uitgevoerd wordt door de inrichtingspsycholoog van de P.I. (Biesma et al., 2006). Binnen de ISD-maatregel wordt hierbij gewerkt met de methode Terugdringen Recidive (TR), welke gebaseerd is op de What Works principes. Het What Works principe is afgeleid van het Risk-Need-Responsivity model (RNR-model), een theoretisch kader dat zowel de algemene oorzaken van persisterend delictgedrag beschrijft als de vier What Works principes die, indien toegepast binnen de behandeling, recidive zouden moeten verminderen (Polaschek, 2012). Het eerste principe is het risicoprincipe, welke beschrijft dat de intensiteit van de interventie moet passen bij het risico op herhaling. Hoe hoger het risico op recidive, hoe intensiever de interventie dient te zijn die de dader aangeboden dient te krijgen (Menger & Krechtig, 2008). Het tweede principe is het behoefteprincipe, wat inhoudt dat de interventie moet ingrijpen op de specifieke criminogene factoren. Dit zijn factoren die er aan bijdragen dat iemand delicten pleegt (Menger & Krechtig, 2008). Het derde principe betreft het principe van responsiviteit. Dat houdt in dat interventies dusdanig gekozen moeten worden dat dader deze kan volgen, de interventie moet aansluiten bij de leerstijl en mogelijkheden van de dader (Menger & Krechtig, 2008). Het laatste principe omvat het principe van programma-integriteit, wat betekent dat een interventie zo uitgevoerd dient te worden zoals deze bedoeld en omschreven is (Menger & Krechtig, 2008).
6
1.3 Het risicoprincipe en de geadviseerde behandelintensiteitUit het onderzoek van Lowenkamp, Latessa en Holsinger (2006) blijkt dat het risicoprincipe een belangrijke rol speelt in de geadviseerde intensiteit van behandeling. Binnen hun onderzoek bleek dat een te intensieve behandeling bij daders met een laag recidiverisico zelfs kan leiden tot een toename van recidive. Dit zou er mee te maken hebben dat daders met een laag recidiverisico zich aansluiten bij daders met een hoog recidiverisico en zodoende meer criminele gedachten en/of gedragingen leren en zich eigen maken waardoor hun recidiverisico stijgt (Lowenkamp et al., 2006). Ook uit het onderzoek van Bonta en Andrews (2007) blijkt dat wanneer een interventie/behandeling voldoet aan het risicoprincipe aanzienlijk minder daders recidiveren. Zo blijkt uit een onderzoek van Bonta, Wallace-Capretta en Rooney (2000, in: Bonta& Andrews, 2007) dat daders met een laag recidiverisico die een laag intensieve behandeling hadden gekregen in 15% van de gevallen recidiveerden. Bij de daders die wel een laag recidiverisico hadden, maar een hoog intensieve behandeling kregen recidiveerde men in 32% van de gevallen. Uit datzelfde onderzoek bleek ook dat daders met een hoog recidiverisico die een laag intensieve behandeling kregen in 51% van de gevallen recidiveerden. Het hoge recidivepercentage heeft te maken met het feit dat daders met een hoog recidiverisico geen passende behandeling hebben gekregen, gericht op vermindering van de risicofactoren, waardoor deze blijven bestaan bij terugkeer in de maatschappij. Het recidiverisico is hierbij niet afgenomen (Bonta et al., 2000, in: Bonta & Andrews, 2007). Bij daders met een hoog recidiverisico die een hoog intensieve behandeling kregen was het percentage recidivisten 32%. Zowel onderbehandeling als overbehandeling lijkt hiermee te leiden tot hogere percentages recidive. Om de juiste behandeling aan te kunnen bieden, afgestemd op het ingeschatte recidiverisico, is het van belang om vooraf het risico op recidive in te schatten alvorens een behandeling wordt
aangeboden (Polaschek, 2012).
1.4 Eerder onderzoek
Zowel Smid, Kamphuis, Wever en van Beek (2013) als Singh, Desmarais, Sellers, Hylton, Tirotti en van Dorn (2014) hebben onderzoek gedaan naar matching tussen de inschatting van het
recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Uit het onderzoek van Smid et al (2013), onder Nederlandse zedendelinquenten die een intramurale behandeling ondergingen, blijkt dat er sprake is van slechts een matige match tussen de inschatting van het recidiverisico en de
geadviseerde behandelintensiteit. Zij vonden dat respectievelijk 28% en 27% van hun participanten onderbehandeld of overbehandeld terugkeerden in de maatschappij. Ook uit het onderzoek van Signh et al. (2014), onder jeugdigen in beveiligde strafrechtelijke instellingen, blijkt dat er sprake is van een matige match tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde
behandelintensiteit. Binnen dit onderzoek werd onderscheid gemaakt tussen risicofactoren en sterke kanten van de jeugdigen. Hierbij kwam naar voren dat binnen de geadviseerde behandelintensiteit meer rekening werd gehouden met de sterke kanten van een jeugdige dan de risicofactoren. Dit terwijl uit het onderzoek van Lowenkamp et al. (2006) en het onderzoek van Andrews en Bonta (2007) blijkt dat het recidiverisico juist daalt wanneer er voldaan wordt aan het risicoprincipe.
7
1.5 Huidig onderzoekUit eerder onderzoek blijkt dat er binnen de hulpverlening ruimte is voor verbetering wat betreft matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. De geadviseerde behandelintensiteit lijkt (nog) niet voldoende aan te sluiten bij het risicoprincipe. Vanuit het risicoprincipe van het R-N-R-model wordt benadrukt dat gepaste behandelintensiteit cruciaal is, omdat zowel onder- als overbehandelen kan leiden tot hogere recidivepercentages.
Aangezien de ISD-maatregel een relatief nieuwe maatregel is, is er nog geen onderzoek gedaan naar de mate van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Binnen huidig onderzoek wordt onderzocht of er sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. ISD-gemaatregelden kunnen een klinisch behandeltraject (hoog intensief) of een ambulant behandeltraject (laag intensief) krijgen. Op basis van eerder onderzoek wordt verwacht dat er een sprake is van een matige match tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Deze
verwachting heeft ook te maken met het feit dat het recidiverisico door een reclasseringswerker wordt ingeschat met de RISc. De RISc behoort tot de derde categorie risicotaxatie-instrumenten, waarbij in tegenstelling tot de tweede categorie risicotaxatie-instrumenten niet alleen statische risicofactoren (onveranderbare factoren zoals de historie van drugsgebruik en delictgeschiedenis) worden meegenomen, maar ook dynamische risicofactoren (veranderbare factoren zoals het hebben van werk, netwerkinvloeden en vaardigheden). Verwacht wordt dat de RISc in de groep
ISD-gemaatregelden niet volstaat, omdat uit het onderzoek van Dettmeijer-Vermeulen en Menenti (2017) blijkt dat reclasseringswerkers aangemoedigd worden hun eigen professioneel oordeel mee te nemen in het eindoordeel, waarmee de RISc niet langer tot de actuariële methode behoort, maar tot het gestructureerd professioneel oordeel. Daarnaast komen uit het onderzoek van van der Knaap en Alberda (2009) aanwijzingen naar voren dat de RISc niet goed in staat is om te voorspellen welke dader wel en welke niet zal recidiveren. Om die reden wordt binnen dit onderzoek ook de HKT-r afgenomen. De HKT-r behoort tot de vierde generatie risicotaxatie-instrumenten, welke de systematische en uitgebreide risicotaxatie betreft. Hierbij worden wetenschappelijk vastgestelde factoren gescoord, waarbij het eindoordeel wordt bijgestuurd met het klinisch oordeel. Deze generatie risicotaxatie-instrumenten integreert systematische interventies waarbij de risicofactoren gemonitord worden. De geadviseerde behandelintensiteit wordt bepaald door de psycholoog binnen de penitentiaire inrichting op basis van de informatie uit de RISc, het intakegesprek met de ISD-gemaatregelde en eventueel aanvullende diagnostiek, welke ook uitgevoerd wordt door de psycholoog binnen de penitentiaire inrichting.
Om de mate van match of mismatch tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit te begrijpen wordt gekeken in welke mate de individuele items van de HKT-r van invloed zijn op de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde
behandelintensiteit. Gebaseerd op de gevonden risicofactoren uit het onderzoek van Biesma et al. (2006) wordt verwacht dat items die te maken hebben met vaardigheden, gedrag en denkpatronen een samenhang vertonen met de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde
8
2. Methoden en dataverzameling
2.1 ParticipantenIn dit onderzoek zijn dossiers bestudeerd van 45 mannelijke participanten die in de periode april 2017-november 2017 in de ISD-maatregel verbleven. De leeftijden van de participanten varieerden van 21 tot 62 jaar (M=40.71, SD=10).Van de participanten was 71,1% (N=32) van Nederlandse afkomst, 13,3% (N=6) van Marokkaanse afkomst, 6,7% (N=3) van Surinaamse afkomst en 8,8% (N=4) van een andere afkomst. Zo was één participant van Duitse afkomst, één van Joegoslavische afkomst, één van Liberische afkomst en één participant kwam uit de Nederlandse Antillen. De meerderheid van de participanten (73,3%, N=32) is tussen het zestiende en eenendertigste levensjaar voor het eerst veroordeeld voor een delict, waarvan 35,6% (N=16) tussen het negentiende en het eenendertigste levensjaar en 37,8% (N=17) tussen het zestiende en negentiende levensjaar. Bijna een kwart van de participanten (22,2%, N=10) is voor het eerst veroordeeld voor een delict tussen het dertiende en het zestiende levensjaar. 4,4% (N=2) is voor het dertiende levensjaar voor het eerst veroordeeld. Bij meer dan de helft van de participanten (55,6%, N=25) zijn geen gedragsproblemen voor het twaalfde levensjaar aanwezig. Bij 11,1% (N=5) is er sprake van gedragsproblemen voor het twaalfde
levensjaar, leidend tot problemen in de omgang met anderen, zoals op school of binnen het gezin. Bij 15,6% (N=7) zijn de gedragsproblemen voor het twaalfde levensjaar van diens aard dat dit heeft geleid tot een ondertoezichtstelling of een uithuisplaatsing. Bij alle participanten is er sprake van drugs- en/of alcoholgebruik. Bij 31,1% (N=14) leidde drugs- en alcoholgebruik incidenteel tot problemen of kwam met door drugs- en alcoholgebruik helemaal niet in de problemen. Bij 68,9% (N=31) leidden alcohol- en drugsgebruik meerdere malen tot maatschappelijk probleemgedrag (zoals financiële wanorde, verbaal geweld en ordeverstoring), waar bij 31,1% (N=14) drugs- en
alcoholgebruik een duidelijke relatie heeft met fysiek agressief gedrag.
2.2 Materialen
De Historische, Klinische, Toekomstige-revisie-30 (HKT-r 30)
De HKT-r-30 is een gestructureerd professioneel risicotaxatie-instrument ter ondersteuning van het klinisch gewogen eindoordeel over het risico op gewelddadige recidive van forensisch psychiatrisch patiënten (Spreen, Brand, ter Horst & Bogaerts, 2014). Tot gewelddadige recidive behoren alle delicten waarbij geweld of dreiging met geweld tegenover andere personen is gebruikt, zoals
vermogensdelicten met geweld, zware mishandeling of (poging tot) doodslag (Spreen et al., 2014). De HKT-r bestaat uit twaalf historische items welke betrekking hebben op de levensgeschiedenis van de ISD-gemaatregelde tot aan de arrestatie van het indexdelict, bijvoorbeeld justitiële voorgeschiedenis (H01), schending van voorwaarden binnen het toezicht en/of behandeling (H02), slachtoffer van geweld/misbruik in de jeugd (H07) en gebreken met betrekking tot wonen (H11) en financiën (H12) (Spreen et al., 2014), zie bijlage 3 voor de lijst van alle items. Naast de historische items bestaat de HKT-r uit veertien klinische items die betrekking hebben op het gedrag van de ISD-gemaatregelde twaalf maanden voorafgaand aan de risicotaxatie, bijvoorbeeld de mate van probleeminzicht (K01), de mate van impulsiviteit (K04), de mate van antisociaal gedrag (K05), de mate van sociale vaardigheden
9
(K07) en de mate van copingvaardigheden (K11) (Spreen et al., 2014). Tot slot bestaat de HKT-r uit zeven toekomstige items die betrekking hebben op de overgang tot verlof of de uitbreiding van verlof en/of de situatie waarin de ISD-gemaatregelde op zichzelf is aangewezen op het moment dat deze in de maatschappij zou moeten functioneren, bijvoorbeeld of iemand in staat is zelfstandig te wonen (T02), of iemand zijn financiën op orde heeft (T03), of iemand werk heeft (T04) en hoe iemand zijn (pro) sociale netwerk eruit ziet (T06) (Spreen et al., 2014).
Alle items worden gescoord op een vijfpuntsschaal, oplopend van 0-4, waarbij 0 aangeeft dat de risicofactor in lage mate van toepassing is, 1 dat de risicofactor in lichte mate van toepassing is, 2 dat de risicofactor in gemiddelde van toepassing is, 3 dat de risicofactor in bovengemiddelde mate van toepassing is en 4 dat de risicofactor in hoge mate van toepassing is op de ISD-gemaatregelde (Spreen et al., 2014). Alle scores op de individuele items bij elkaar opgeteld vormen de totaalscore (range: 0 – 132). Op basis van de totaalscore wordt iemand ingedeeld in een risicocategorie, waarbij een totaalscore tussen de 0-42 aangeeft dat iemand een laag recidiverisico heeft. Een totaalscore tussen de 43-54 geeft aan dat iemand een matig recidiverisico heeft. Een totaalscore van 55 of hoger geeft aan dat iemand een hoog recidiverisico heeft. Echter, het eindoordeel wordt niet alleen bepaald op basis van de totaalscore, maar wordt aangevuld met het professioneel klinisch oordeel. Dit houdt in dat ook mogelijke beschermende factoren, individuele en contextuele omstandigheden en de
omstandigheden tijdens de afname van de risicotaxatie onderdeel zijn van het eindoordeel (Spreen et al., 2014).
Uit de methodologische verantwoording van Spreen, Brand, ter Horst en Bogearts (2013) blijkt dat de HKT-r een goede interne consistentie heeft. Dit geldt zowel voor het historische domein
(α=.80), het klinische domein (α=.86), en het toekomstige domein (α=.81). Dit betekent dat de verschillende indicatoren van de HKT-r een goede samenhang hebben en hetzelfde, achterliggende construct meten: het recidiverisico. Ook de interbeoordelaarsbetrouwbaarheid wordt als goed beoordeeld. Op zowel het historische als het klinische domein wordt de
interbeoordelaarsbetrouwbaarheid als uitstekend beoordeeld. Op het toekomstige domein wordt de interbeoordelaarsbetrouwbaarheid als redelijk beoordeeld. Reden hiervoor is het gebrek aan spreiding in de individuele T-indicatoren. Om de predictieve validiteit te beoordelen zijn AUC-waarden
gerapporteerd voor recidive na twee jaar (AUC = 0.71) en recidive na vijf jaar (AUC = 0.77 ). Deze AUC-waarden geven aan hoe accuraat de test, of in dit geval het risicotaxatie-instrument, kan voorspellen. Hierbij geldt dat een AUC-waarde van 0.50 gelijk is aan toeval. Een AUC-waarde tussen de .60-.70 geeft aan dat het risicotaxatie-instrument een redelijk voorspellende waarde heeft. Uit de analyse blijkt dat de predictieve validiteit van de totaalscore van de HKT-r als redelijk wordt
beoordeeld.
De Recidive Inschattingsschalen (RISc)
De RISc is het diagnose-instrument van de Nederlandse reclasseringsorganisaties waarmee
reclasseringswerkers het recidiverisico van delinquenten inschatten. De RISc heeft twee doelen: een goede voorspelling maken van het recidiverisico en het verminderen van het recidiverisico door middel van het indiceren van gedragsinterventies (van der Knaap & Alberda, 2009). De RISc bestaat uit drie onderdelen: 1. basisdiagnostiek, 2. verdiepingsdiagnostiek, 3. indicatiestelling. Het eerste onderdeel,
10
basisdiagnostiek, wordt altijd uitgevoerd voor elke delinquent. Wanneer vragen onbeantwoord blijven binnen de basisdiagnostiek kan de reclasseringswerker ervoor kiezen verdiepingsdiagnostiek uit te (laten) voeren. Dit wordt gedaan door een (externe) psycholoog, niet door de reclasseringswerker. Bij het onderdeel indicatiestelling wordt een inschatting gemaakt van de (on)mogelijkheden van de justitiabele. Ook het onderdeel indicatiestelling wordt bij iedere justitiabele uitgevoerd (van der Knaap & Alberda, 2009). Tijdens het eerste onderdeel, de basisdiagnostiek, worden op basis van een gesprek met de justitiabele en dossierinformatie twaalf schalen ingevuld die betrekking hebben op criminogene factoren, te weten; 1. delictgeschiedenis, 2. huidig delict, 3. huisvesting en wonen, 4. opleiding, werk en leren, 5. inkomen en omgaan met werk, 6. relaties met partner en gezin, 7. relaties met vrienden, 8. drugsgebruik, 9. alcoholgebruik, 10. emotioneel welzijn, 11. denkpatronen, gedrag en vaardigheden en 12. houding (van der Knaap, Leenarts & Nijssen, 2007). Het is niet bekend hoeveel items per schaal gebruikt worden.
Wel bekend is dat de twaalf schalen gezamenlijk 61 items bevatten die elk statische of dynamische criminogene factoren in beeld brengen. Dit betreffen zowel kwantitatieve items als kwalitatieve items. De kwantitatieve items worden gescoord op een twee- of driepuntsschaal (0 en 2 of 0,1,2), waarbij 0 aangeeft dat er geen sprake is van problemen en 2 aangeeft dat er sprake is van ernstige problemen. Door de itemscores op elke schaal bij elkaar op te tellen ontstaat er een ruwe schaalscore per schaal. Schaal 1 en 2 (delictgeschiedenis en huidig delict) worden gecombineerd, waardoor het RISc-profiel uiteindelijk uit elf schaalscores bestaat. Deze ruwe schaalscores worden omgezet naar een gewogen schaalscore, deze weging is gebaseerd op het Engelse diagnose-instrument OASys. Volgens de handleiding van de RISc is een gewogen somscore (range:0 - 168) nodig, omdat uit onderzoek blijkt dat sommige leefgebieden een sterkere samenhang vertonen met de kans op recidive dan andere (van der Knaap & Alberda, 2009). De wegingsfactoren vindt u in bijlage 1. Echter, de bepaling van de wegingsfactoren is niet te achterhalen in de handleiding (van der Knaap & Alberda, 2009). De gewogen schaalscores worden ingedeeld in drie categorieën: 1. geen
criminogeen probleem, 2. criminogeen probleem aanwezig, 3. criminogeen probleem in ernstige mate aanwezig. Elke afzonderlijke schaal wordt zodoende ingedeeld in een van de drie categorieën.
De som van alle gewogen schaalscores vormt de totaalscore, welke zicht geeft op de kans op recidive. Ook de totaalscore wordt ingedeeld in drie categorieën: 1. laag risico, 2. gemiddeld risico, 3. hoog risico. Echter, het eindoordeel wordt niet alleen gevormd op de totaalscore. De delinquent zelf vult tijdens het gesprek een zelfrapportage vragenlijst in waarvan de gegevens ook in de RISc worden verwerkt. Op basis van alle verkregen informatie vormt de reclasseringswerker een integrale conclusie over de risico's, criminogene factoren en responsiviteit van de delinquent en wordt een indicatie gesteld welke interventies en activiteiten ingezet dienen te worden om de kans op recidive te
verkleinen (van der Knaap, Leenarts & Nijssen, 2007). Hiermee kan de RISc omschreven worden als handelingsdiagnostiek, bedoeld voor de reclasseringswerker om tot een goed onderbouwd en gestructureerd oordeel te komen over de juiste invulling van het justitieel traject (van der Knaap & Alberda, 2009).
Uit onderzoek van van der Knaap et al. (2007) komt naar voren dat de RISc een redelijk tot goede interbeoordelaarskwaliteit heeft (range α=.43-.78). Ook de interne consistentie wordt als
11
voldoende tot goed beoordeeld (range .61-.88). Echter, uit het onderzoek van van der Knaap
&Alberda (2009) blijkt dat de RISc een gebrek heeft aan predictieve validiteit. De predictieve validiteit is onderzocht door middel van correlaties, waarbij de correlaties variëren van .01-.35. Dit houdt in dat er sprake is van een zwak tot matig verband tussen de inschatting van het recidiverisico middels de RISc en de daadwerkelijke recidive. Daarnaast zij AUC-waarden gerapporteerd die variëren van .57-.73, wat inhoudt dat de RISc een slechte tot redelijke voorspellende waarde heeft. Echter, wanneer specifiek gekeken wordt naar de AUC-waarden voor de groep veelplegers is te zien dat de waarden variëren van .45-.51, wat inhoudt dat de RISc voor de groep veelplegers niet meer dan een
voorspellende waarde op toevalsniveau heeft. Dit houdt in dat met betrekking tot de categorie veelplegers de RISc niet in staat lijkt te voorspellen welke dader wel zal recidiveren en welke niet (Struijk, 2005).
2.3 Procedure
Om de steekproef samen te stellen is gebruik gemaakt van de dossiers van ISD-gemaatregelden die in de periode april 2017-november 2017 beschikbaar waren. Dit waren er in totaal 80. Uit deze 80 dossiers zijn random dossiers getrokken en bestudeerd. Vanwege tijdsdruk (vier maanden, één dag per week om de dossiers te bestuderen) is na het bestuderen van 47 dossiers besloten de
dataverzameling af te ronden. Twee participanten zijn uitgesloten van het onderzoek, aangezien zij niet als Nederlandse burger geregistreerd stonden en zodoende geen zorg aangeboden konden krijgen. Voor hen was dus geen geadviseerde behandelintensiteit mogelijk. Verder zijn er geen exclusiecriteria gehanteerd. Gezien binnen het onderzoek geen direct contact is met betrokkenen is er voorafgaand aan het onderzoek geen toestemming gevraagd aan betrokkenen. De betrokkenen zijn ook voor onderzoekster onbekend, waarmee hun anonimiteit gewaarborgd blijft. Echter, in de dossiers waren de namen van de ISD-gemaatregelden wel zichtbaar voor onderzoekster. Om alsnog de anonimiteit te waarborgen heeft zij een verklaring getekend geen informatie uit de dossiers met derden te delen.
In de dossiers van de 45 participanten was reeds een RISc aanwezig. Het eindoordeel met betrekking tot de inschatting van het recidiverisico is hieruit meegenomen in de dataverzameling. De rest van de informatie beschikbaar in de RISc is meegenomen als achtergrondinformatie bij het scoren van de HKT-r. De HKT-r was nog niet beschikbaar in de dossiers en is voor iedere participant
individueel gescoord. Zoals eerder vermeld is bij het scoren van de HKT-r gebruik gemaakt van de achtergrondinformatie uit de RISc, het uitreksel justitiële documentatie (UJD) en indien beschikbaar pro justitia rapportages en behandelplannen/ -evaluaties uit eerdere behandelingen. Alle historische en klinische items van de HKT-r zijn gescoord. De toekomstige items van de HKT-r zijn niet gescoord binnen dit onderzoek. De toekomstige items hebben betrekking op het recidiverisico wanneer een persoon reeds in behandeling is. Omdat de focus binnen dit onderzoek ligt op de geadviseerde behandelintensiteit, dus de keuze waar iemand in behandeling gaat, zijn deze items niet van toegevoegde waarde binnen het huidige onderzoek. Om die reden worden deze items buiten beschouwing gelaten.
De onderzoekster scoorde de HKT-r. Zij was hiervoor niet getraind, wel was zij getraind in het scoren van de B-safer en de PCL-r. Omdat onderzoekster niet getraind was in de afname van de
12
HKT-r heeft de inrichtingspsycholoog, die wel getraind is in de afname van de HKT-r, bij tien dossiers de scoring gecontroleerd. Omdat de scoring, naar de mening van de inrichtingspsycholoog, goed bleek zijn de overige dossiers zelfstandig gescoord door onderzoekster.
Nadat alle participanten gekwalificeerd waren en daarmee tot een risicocategorie behoorden is bij de inrichtingspsycholoog de geadviseerde behandelintensiteit (waar naartoe iemand uitstroomt, een klinisch of een ambulant traject) voor elk individu achterhaald. Dit betrof een officieel advies van de inrichtingspsycholoog.
2.4 Data-analyse
De data-analyses zijn allen uitgevoerd met het programma JASP 0.8.4.0 (https://jasp-stats.org, 2017). In eerste instantie zijn beschrijvende statistieken opgevraagd om de groep participanten te definiëren. Binnen de dataverzameling kwam naar voren dat geen van de participanten de kwalificatie laag recidiverisico had, waarna besloten is de categorieën laag-ambulant en laag-klinisch niet mee te nemen in verdere analyses.
Om de mate van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit (waar naartoe iemand uitstroomt, een klinisch of een ambulant traject) zijn chi-kwadraat toetsen op contingency tables uitgevoerd. Dit is zowel voor de variabelen kwalificatie (totaalscore van de HKT-r) en geadviseerde behandelintensiteit gedaan als de RISc (eindoordeel met betrekking tot de inschatting van het recidiverisico met de RISc) en uitstroom. Daarnaast zijn Bayesian contingency tables uitgevoerd om te bepalen of de verkregen data aannemelijker zijn onder de
nulhypothese of onder de alternatieve hypothese. De nulhypothese houdt in dit geval in dat er geen relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en de uitstroom, de alternatieve hypothese houdt in dat er wel sprake is van een relatie tussen de twee variabelen. Omdat de verwachting is dat er wel sprake is van een (matige) relatie tussen de twee variabelen is getoetst met de aanname H1 > H0.
Om te onderzoeken hoe de relatie tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit zich verhoudt (uitstroom) zijn Spearman correlatie toetsen
uitgevoerd. Hiermee is onderzocht hoe sterk de relatie is tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit en of dit een positieve of een negatieve relatie betrof. Hiervoor zijn de nominale variabelen HKT-r, RISc en Uitstroom (geadviseerde behandelintensiteit) omgezet naar ordinale variabelen. Voor de RISc en de HKT-r geldt dat een matig recidiverisico een 0-score heeft gekregen en een hoog recidiverisico een 1-score. Voor de variabele geadviseerde
behandelintensiteit geldt dat een ambulant traject een 0-score heeft gekregen en een klinisch traject een 1-score. Daarnaast zijn Bayesian Pearson correlaties uitgevoerd voor de variabelen HKT-r en de geadviseerde behandelintensiteit en de variabelen RISc en de geadviseerde behandelintensiteit. Deze analyses zijn uitgevoerd om te bepalen of de verkregen data aannemelijker zijn onder de alternatieve hypothese die stelt dat er sprake is van een relatie tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit, dan onder de nulhypothese die stelt dat er geen sprake is van een relatie tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Aangezien uit de beschrijvende statistiek naar voren kwam dat de meerderheid van de participanten de
13
traject groter is dan de groep met een ambulant traject. Om de mate van matching en de sterkte van de relatie tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit inzichtelijk te maken is tevens een Pearson correlatie toets en een Bayesian pearson correlatie toets uitgevoerd.
Om de mate van matching of mismatching te onderzoeken en te begrijpen is een Spearman correlatie toets uitgevoerd. Om te onderzoeken welke items samenhang vertonen met de inschatting van het recidiverisico en/of de geadviseerde behandelintensiteit zijn de individuele items van de HKT-r gebruikt. Hierbij zijn wederom de ordinale variabelen inschatting recidiverisico, geadviseerde
behandelintensiteit en alle individuele items (twaalf historische items en veertien klinische items) meegenomen in de analyse. Omdat de vraag hier betreft welke items bijdragen aan een hoger recidiverisico is een Spearman correlatie toets uitgevoerd met de assumptie dat er sprake is van positieve correlaties tussen de individuele items van de HKT-r en de inschatting van het recidiverisico en de individuele items en de uitstroom. Vanwege de vele toetsen die reeds zijn uitgevoerd op de data is de bonferroni-correctie toegepast. Alleen relaties van .001 of <.001 worden als statistisch significant bestempeld. Gezien de afzonderlijke items voor de RISc niet bekend zijn kon hiervoor geen dergelijke toets uitgevoerd worden
14
3. Resultaten
3.1 De RISc vs. de HKT-r vs. de geadviseerde behandelintensiteit
Uit descriptieve analyses blijkt dat, gemeten met de RISc, bij slechts één participant een matig recidiverisico wordt vastgesteld. Bij de overige 44 participanten wordt een hoog recidiverisico vastgesteld. Gemeten met de HKT-r, wordt er bij negen participanten een matig recidiverisico vastgesteld. Bij de overige 36 participanten wordt een hoog recidiverisico vastgesteld.
Binnen de geadviseerde behandelintensiteit, geadviseerd door de inrichtingspsycholoog van de Penitentiaire Inrichting, is bij 29 participanten een klinisch traject geadviseerd. Bij 16 participanten is een ambulant traject geadviseerd. Aan de hand van de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit, in dit geval een klinisch of een ambulant traject wordt de participant in een van de volgende categorieën ingedeeld; 1. Hoog-Klinisch, 2. Hoog-Ambulant, 3. Matig-Klinisch, 4. Matig-Ambulant. In tabel 1 en 2 ziet u hoeveel participanten in elke conditie vallen, uitgesplitst per risicotaxatie-instrument.
Tabel 1. De verdeling tussen risicobepaling met de HKT-r en geadviseerde behandelintensiteit.
Recidiverisico
Uitstroom Hoog Matig Total
Ambulant Count 11 5 16
% within row 68.8% 31.2 %
Kliniek Count 25 4 29
% within row 86.2 % 13.8 %
Total Count 36 9 45
Tabel 2. De verdeling tussen risicobepaling met de RISc en geadviseerde behandelintensiteit.
Recidiverisico
Uitstroom Hoog Matig Total
Ambulant Count 15 1 16
% within row 93.8 % 6.2 %
Kliniek Count 29 0 29
% within row 100.0 % 0.0 %
Total Count 44 1 45
3.2 Matching op basis van de HKT-r
Om te bepalen of er sprake is van een match tussen de inschatting van recidiverisico, gemeten met de HKT-r, en waar iemand naartoe uitstroomt, ook wel de geadviseerde behandelintensiteit (een klinisch of een ambulant traject) is een kwadraat toets op de contigency table uitgevoerd. Uit de chi-kwadraat toets blijkt dat er geen sprake is van een significante relatie tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit, χ2 (1, N=45) = 1.964, p =.161. Daarnaast is een
15
Bayesian analyse uitgevoerd om te bepalen in hoeverre de alternatieve hypothese waarschijnlijker is dan de nulhypothese, gebaseerd op de verkregen data en uitgedrukt in de Bayes factor. Een Bayes factor van 0-1 houdt in dat de verkregen data zowel onder de nulhypothese als onder de alternatieve hypothese kan voorkomen. Een Bayes factor van 1-3 houdt in dat er anekdotisch bewijs is voor de alternatieve hypothese over de nulhypothese. Een Bayes factor van 3-10 houdt in dat er
gemiddeld/matig bewijs is voor de alternatieve hypothese over de nulhypothese. Een Bayes factor van 10-30 betekent dat er sterk bewijs is voor de alternatieve hypothese over de nulhypothese. Een Bayes factor boven de 30 wijst op zeer sterk bewijs en een Bayes factor boven de 100 wijst op extreem bewijs voor de alternatieve hypothese over de nulhypothese. Wanneer er sprake is van een negatieve Bayes factor gelden dezelfde categorieën, echter geldt hierbij dat de Bayes factor een aanduiding is voor de waarschijnlijkheid van de nulhypothese over de alternatieve hypothese. In dit geval houdt de nulhypothese in dat er geen relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en de
geadviseerde behandelintensiteit. De alternatieve hypothese houdt in dat er wel een relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. De Bayesian independent multinominal, BF-0 = 1.415, indiceert dat er anekdotisch bewijs is voor de alternatieve hypothese boven de nulhypothese. Bayes factor geeft hier aan dat er zeer geringe aanwijzingen zijn dat het waarschijnlijker is dat de verkregen data onder de alternatieve hypothese voorkomt dan onder de nulhypothese.
3.3 Matching op basis van de RISc
Ook voor de mate van matching tussen de inschatting van het recidiverisico, gemeten met de RISc, en waar naartoe iemand uitstroomt, ofwel de geadviseerde behandelintensiteit, is een chi-kwadraat toets op de contigency table uitgevoerd. Hierbij dient gezegd te worden dat grote voorzichtigheid geboden is bij de interpretatie van de resultaten, gezien de verdeling van de participanten in de verschillende categorieën. Een aantal cellen omvatten zeer kleine aantallen, waardoor de analyse verliest aan betrouwbaarheid. Uit de chi-kwadraat toets blijkt dat er geen sprake is van een significante relatie tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit, χ2 (1, N=45) = 1.854, p =.173. Daarnaast is er ook voor de RISc een Bayesian analyse uitgevoerd om te bepalen in hoeverre de alternatieve hypothese waarschijnlijker is dan de nulhypothese, gebaseerd op de verkregen data. De nulhypothese houdt in dat er geen relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. De alternatieve hypothese houdt in dat er wel een relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde
behandelintensiteit. De Bayesian independent multinominal, BF-0 = 0.444, indiceert dat er geen bewijs is voor de alternatieve hypothese, noch voor de nulhypothese. Bayes factor geeft aan dat de
verkregen data zowel onder de nulhypothese als onder de alternatieve hypothese voor kan komen.
3.4 Analyse van match en mismatch
Om de relatie tussen de inschatting van het recidiverisico en waar naartoe iemand uitstroomt (de geadviseerde behandelintensiteit, een klinisch of ambulant traject) meer inzichtelijk te maken, qua sterkte van de relatie en de richting van de relatie is er ook een Spearman correlatie uitgevoerd voor de variabelen inschatting recidiverisico met de HKT-r en de inschatting van het recidiverisico met de
16
RISc enerzijds en de inschatting van het recidiverisico met de HKT-r en de RISc en de geadviseerde behandelintensiteit anderzijds. Uit de correlatiematrix komt naar voren dat er sprake is van geen/ een zwak verband tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit (uitstroom), zowel voor de HKT-r (N= 45, rs = .21, p=.084) als voor de RISc (N= 45, rs = .20, p=.091).
Een kanttekening bij de correlatie toets voor de RISc is echter wel dat er geen sprake is van een lineaire verdeling en/of een verdeling in het algemeen, vanwege de zeer kleine aantallen (0 en 1) in de categorieën matig risico-klinische behandeling en matig risico-ambulante behandeling. Dit maakt dat de correlatie nauwelijks betrouwbaar is en met grote voorzichtigheid geïnterpreteerd dient te worden.
Naast een Spearman correlatie is ook een Bayesian Pearson correlation toets uitgevoerd om te bepalen in hoeverre de alternatieve hypothese waarschijnlijker is dan de nulhypothese, gebaseerd op de verkregen data. De nulhypothese houdt in dat er geen relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. De alternatieve hypothese houdt in dat er wel een relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde
behandelintensiteit. De Bayesian Pearson correlation voor de HKT-r, BF+0 = 0.849 (r =.209), indiceert dat er geen bewijs is voor de alternatieve hypothese, noch voor de nulhypothese. Bayes factor geeft aan dat de verkregen data zowel onder de nulhypothese als onder de alternatieve hypothese voor kan komen. Vanwege de kleine aantallen bij twee categorieën die gevonden zijn met de RISc is voor de RISc geen Bayesian pearson correlatie uitgevoerd.
Voor alle individuele items van de HKT-r (zowel historisch als klinisch) is een Spearman correlatie uitgevoerd om de relatie met zowel de inschatting van het recidiverisico als de uitstroom (geadviseerde behandelintensiteit) te bepalen. In bijlage 2 kunt u de gehele correlatiematrix voor zowel de historische items als de klinische items vinden. De omschrijving van de gebruikte steekwoorden per item kunt u terug vinden in bijlage 3. Voor de historische items zijn zwakke tot matige correlaties gevonden met de inschatting van het recidiverisico. Vanwege het feit dat er
meerdere statistische analyses op de data zijn uitgevoerd, wordt er bij deze analyse gecorrigeerd voor de type-1 fout, ook wel de Bonferroni-correctie genoemd (vals positieven). Dit houdt in dat alleen de items met een p-waarde van .001 of <.001 als significant worden beschouwd. Uit de correlaties blijkt dat er een matige relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en voorgeschiedenis (rs
=.46, p= <.001). Daarnaast bestaat er een matige relatie tussen de inschatting van het recidiverisico
en slachtoffer (rs =.44, p=.001) en tussen de inschatting van het recidiverisico en wonen (rs =.45, p=
<.001). Een sterke relatie bestaat er tussen de inschatting van het recidiverisico en hulpverlening (rs
=.65, p= <.001). Tussen de historische items en de uitstroom (geadviseerde behandelintensiteit) zijn
geen significante correlaties gevonden. Met betrekking tot de klinische items zijn er matige correlaties gevonden met de inschatting van het recidiverisico. Zo is er een matige relatie gevonden met
impulsiviteit (rs =.46, p=<.001), antisociaal (rs =.46, p=<.001) en werk (rs =.43, p=<.001). Sterke
relaties bestaan tussen de inschatting van het recidiverisico en vijandigheid (rs =.58, p= <.001), sociaal
(rs =.52, p= <.001) en coping (rs =.54, p= <.001). Ook tussen de klinische items en de uitstroom
(geadviseerde behandelintensiteit) zijn geen significante correlaties gevonden. Voor de RISc was een dergelijke correlatie niet mogelijk, aangezien de individuele items niet beschikbaar waren.
17
4. Discussie
Binnen dit onderzoek was de centrale onderzoeksvraag of er sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit van mannelijke veelplegers met een ISD-maatregel. De inschatting van het recidiverisico werd hierbij door middel van twee verschillende risicotaxatie-instrumenten bepaald, de RISc en de HKT-r. De geadviseerde behandelintensiteit, daar waar iemand naartoe uitstroomt: een klinisch- of een ambulant
behandeltraject, werd bepaald door de inrichtingspsycholoog. Daarnaast is exploratief onderzocht welke individuele items van de HKT-r samenhang vertonen met de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Over het algemeen komt uit het onderzoek naar voren dat er onvoldoende sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Deze bevindingen zullen hieronder in meer detail besproken worden.
4.1 de RISc vs. de HKT-r vs. de geadviseerde behandelintensiteit
Uit dit onderzoek kwam naar voren dat er geen significante resultaten zijn gevonden tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit, zowel voor de RISc als voor de HKT-r. Dit impliceert dat er geen sprake is van matching tussen de inschatting van het
recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Zo blijkt uit de Bayes factor, waarbij opnieuw gekeken is naar matching tussen de inschatting van het recidiverisico met de RISc en de
geadviseerde behandelintensiteit dat de data zowel onder de nulhypothese als onder de alternatieve hypothese voor kan komen. Anders gezegd, er zijn geen duidelijke aanwijzingen dat er geen sprake is van matching noch dat er wel sprake is van matching. De Bayes factor voor de HKT-r gaf anekdotisch bewijs voor de alternatieve hypothese. Dat wil zeggen dat er zeer geringe aanwijzingen zijn dat er mogelijk wel sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit, maar hierover geen harde uitspraken gedaan kunnen worden. Ook de Bayes Pearson Correlation factor gaf geen duidelijke aanwijzingen voor of tegen de nulhypothese of de alternatieve hypothese. Op basis van deze resultaten kan de hypothese dat er sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit niet aangenomen worden. Echter kan de hypothese op basis van deze resultaten ook niet direct verworpen worden. Hierbij lijkt de HKT-r een geschikter risicotaxatie-instrument met betrekking tot het inschatten van het recidiverisico en het adviseren van een behandeling.
De gevonden resultaten met betrekking tot de mate van matching lijken aan te sluiten bij het eerder onderzoek van Smid et al. (2013), waaruit bleek dat er onvoldoende matching was tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit, waardoor een aanzienlijk deel van de zedendelinquenten over- of onderbehandeld bleven. Hierbij is gebruik gemaakt van een grote steekproef, in tegenstelling tot huidig onderzoek. In huidig onderzoek is gebruik gemaakt van een kleine steekproef, waardoor de resultaten met voorzichtigheid geïnterpreteerd moeten worden. Een andere mogelijke verklaring voor het feit dat er in de praktijk geen (huidig onderzoek) of een matige (eerder onderzoek) relatie bestaat tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit kan de invloed van het professioneel oordeel zijn. Uit meerdere
18
onderzoeken blijkt dat wanneer beoordelaars de uitkomst van het actuarieel risicotaxatie-instrument achteraf mogen aanpassen door het toevoegen van externe factoren op basis van het professioneel inzicht (het klinisch professioneel oordeel), de voorspellende waarde van het instrument afneemt (Dettmeijer-Vermeulen & Menenti, 2017). Dit komt doordat uit deze onderzoeken blijkt dat verschillende beoordelaars het vaak niet met elkaar eens zijn welke externe factoren toegevoegd dienen te worden aan het eindoordeel. Daarnaast kan het op die manier voorkomen dat externe factoren worden toegevoegd aan het eindoordeel die belangrijk lijken voor recidive, maar in de praktijk niet samenhangen met de kans op recidive (Dettmeijer-Vermeulen & Menenti, 2017). Ook kan het zo zijn dat de beoordelaar mogelijk individuele items uit het gebruikte risicotaxatie-instrument zwaarder of juist minder zwaar laat wegen in het oordeel met betrekking tot de geadviseerde behandelintensiteit. Binnen dit onderzoek zou dit ook een rol gespeeld kunnen hebben. Echter, in tegenstelling tot de HKT-r was bij de RISc niet bekend hoe de inschatting van het recidiverisico is opgebouwd. Het inzichtelijk maken van de opbouw van de beoordeling van het recidiverisico kan ervoor zorgen dat risicofactoren meer zichtbaar worden, zowel voor behandelaar als delinquent zelf, waardoor
behandeling mogelijk beter kan aansluiten op het recidiverisico (Harte & Breukink, 2010). Daarbij is de informatie uit de RISc gebruikt bij de inschatting van het recidiverisico met de HKT-r, waardoor er bij het scoren van de HKT-r bij voorbaat al meer informatie beschikbaar was dan bij de RISc. Om inzicht te krijgen in welke risicofactoren mogelijk een rol hebben gespeeld bij het bepalen van de
behandelintensiteit is exploratief gekeken naar welke individuele items van de HKT-r samenhangen met de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit.
Tot slot zou een verklaring voor het feit dat er geen matching is gevonden tussen de
inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit kunnen zijn dat er sprake is van een plafondeffect. Dit houdt in dat de groep ISD-gemaatregelde met een hoog ingeschat
recidiverisico en het advies voor een klinisch behandeltraject dusdanig groot is dat er weinig differentiatie mogelijk is tussen de groepen en er geen effecten gevonden worden tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit (Cohen, 1995).
4.2 De HKT-r vs. het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit
Zoals hierboven beschreven is exploratief onderzocht welke individuele items van de HKT-r
samenhangen met de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Uit de correlatiematrix kwam naar voren dat een aantal items van de HKT-r samenhang vertonen met de inschatting van het recidiverisico. Van de twaalf historische items is bij vier items een samenhang gevonden met de inschatting van het recidiverisico, te weten: justitiële voorgeschiedenis, type slachtoffer (bekend, onbekend of beiden), hulpverleningsgeschiedenis en instabiliteit met betrekking tot wonen. Van de veertien klinische items is bij zes items een samenhang gevonden met de inschatting van het recidiverisico, te weten: impulsiviteit, antisociaal gedrag, vijandigheid, sociale vaardigheden, copingvaardigheden en arbeidsvaardigheden. Met name de dynamische factoren (veranderbare factoren zoals arbeidsvaardigheden, binnen de HKT-r de klinische factoren) lijken een belangrijk aanknopingspunt voor de behandelpraktijk, gezien deze factoren aanknopingspunten bieden voor de behandelpraktijk (Harte & Breukink, 2010). Het is dan ook niet ondenkbaar dat de klinische (dynamische) items zwaarder wegen in de geadviseerde behandelintensiteit van een
ISD-19
gemaatregelde dan de historische items (ook wel de statische risicofactoren, welke niet veranderbaar zijn, zoals justitiële voorgeschiedenis), gezien deze factoren de aanknopingspunten bieden voor behandeling. De gevonden relaties tussen de klinische items lijken allen in verband te staan met het gedrag en de vaardigheden van de veelpleger. Dit sluit aan bij de gevonden risicofactoren uit het onderzoek van Jungmann, Menger, Anders en Stam (2014). Zij vonden ook een relatie tussen factoren die in verband staan met gedrag en vaardigheden en de inschatting van het recidiverisico. Over het algemeen komen de risicofactoren die samenhangen met de inschatting van het
recidiverisico ook overeen met de eerder genoemde risicofactoren die in het onderzoek van Biesma et al. (2006) zijn gevonden. Opvallend in de resultaten is dat er geen sterke relatie is gevonden tussen het hebben van een verslaving, zowel in het verleden als in het heden, en het recidiverisico. Zo blijkt uit het onderzoek van Goderie en Lünnemann (2008) dat een belangrijk kenmerk van de
meerderjarige veelpleger een harddrugsverslaving is. Uit het onderzoek van Biesma et al. (2006) blijkt dat 97% van de ISD-gemaatregelden een probleem heeft met drugsgebruik in het heden en/of het verleden, waarbij uit het onderzoek van Nieuwbeerta en Blokland (2006) blijkt dat middelenmisbruik de kans op recidive verhoogt. Een mogelijke verklaring voor het feit dat er geen relatie gevonden is tussen verslaving en de inschatting van het risicorecidive kan zijn dat er sprake is van een spurieuze relatie in plaats van een correlatie. Dit houdt in dat individuele items in verband staan met andere individuele items die mogelijk wel samenhangen met de inschatting van het recidiverisico (Harte & Breukink, 2010). Daarnaast zou ook hier sprake kunnen zijn van een plafondeffect. Bij alle ISD-gemaatregelden was er in meer of mindere mate sprake van middelenmisbruik, waardoor verslaving mogelijk niet meer direct differentieert in een laag, matig of hoog recidiverisico binnen deze doelgroep.
4.3 Limitaties en aanbevelingen
Huidig onderzoek kent minstens drie belangrijke beperkingen: de steekproef, de scoring van de RISc en de HKT-r en de definiëring van de behandelintensiteit. Ten eerste wordt binnen dit onderzoek gebruik gemaakt van een kleine steekproef. Het gebruik van een kleine steekproef zorgt ervoor dat er geen betrouwbare uitspraken gedaan kunnen worden over de resultaten. Ook zorgt een kleine steekproef ervoor dat de resultaten niet gegeneraliseerd kunnen worden naar de gehele populatie. Naast het gebruik van een kleine steekproef is het onderzoek alleen uitgevoerd met
ISD-gemaatregelden in de penitentiaire inrichting Nieuwegein. Echter, in bijna alle penitentiaire inrichtingen in Nederland is een ISD-afdeling aanwezig. Hierdoor kunnen alleen uitspraken gedaan worden voor penitentiaire inrichting Nieuwegein, aangezien niet bekend is hoe de resultaten zich verhouden tot andere P.I.'s. Aangezien er wel enige aanwijzingen uit dit onderzoek naar voren komen dat er sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico, gemeten met de HKT-r, en de
geadviseerde behandelintensiteit is het interessant om in vervolgonderzoek een bredere steekproef te hanteren, waarbij ook andere penitentiaire inrichtingen worden meegenomen. Hierdoor kunnen meer betrouwbare en generaliserende uitspraken gedaan worden over de mate van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit binnen de ISD-maatregel.
Ten tweede is gebruik gemaakt van de RISc en de HKT-r om een inschatting van het
20
inschatten van het recidiverisico met de HKT-r bij voorbaat meer informatie beschikbaar dan voor de RISc. Daarnaast bestond er een verschil tussen het inschatten van het recidiverisico met de RISc, welke gescoord werd door een reclasseringswerker (hbo opgeleid), doorgaans geen psycholoog, en de HKT-r, die wel gescoord werd door een psycholoog (universitair opgeleid). Mogelijk speelt een verschil in opleidingsniveau een rol in de het scoren van de instrumenten, met daarbij een verschil in de inschatting van het recidiverisico. Voor vervolgonderzoek zou het interessant zijn om de verschillen tussen de opbouw van de beoordeling van het recidiverisico met de RISc en de HKT-r te
onderzoeken. Om meer betrouwbare uitspraken te kunnen doen over de resultaten wordt voor vervolgonderzoek aanbevolen zowel de RISc als de HKT-r door een psycholoog te laten afnemen. Ook wordt aanbevolen om bij vervolgonderzoek een tweede beoordelaar aan te stellen, om zodoende de betrouwbaarheid van de data te verhogen. Binnen huidig onderzoek is bij het scoren van de HKT-r niet voor alle dossiers gebruik gemaakt van een tweede beoordelaar. Dit heeft als consequentie dat de inschatting van het recidiverisico per participant niet volledig betrouwbaar is, aangezien er geen interbeoordelaarsbetrouwbaarheid vastgesteld kan worden.
Tot slot is de geadviseerde behandelintensiteit binnen dit onderzoek uiteengezet in twee richtingen, namelijk een klinisch behandeltraject of een ambulant behandeltraject. Echter, hierbij is de intensiteit van het behandelprogramma per participant niet meegenomen. Een klinisch behandeltraject is namelijk niet per definitie intensiever dan een ambulant behandeltraject, de intensiviteit is
afhankelijk van de behandeldoelen en de behandeling die de participant krijgt. Zodoende kan een ambulant behandeltraject een veel intensievere behandeling omvatten dan een klinisch
behandeltraject. Voor vervolgonderzoek lijkt het van belang deze behandelplannen wel degelijk mee te nemen in onderzoek, zodat een intensief en minder intensief behandeltraject beter gedefinieerd kan worden. Mogelijk kan door het meenemen van behandelplannen in het onderzoek de relatie tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit ook meer inzichtelijk
gemaakt worden. Daarnaast is het interessant om ook de andere drie principes van het Risk-Need-Responsivity model mee te nemen, om te kijken in hoeverre de overige drie principes een rol spelen binnen de geadviseerde behandelintensiteit.
4.4 Conclusie
In Nederland is er nog maar weinig onderzoek gedaan naar matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Uit dit onderzoek bleek dat er geen sprake is van matching tussen de inschatting van het recidiverisico en de geadviseerde behandelintensiteit. Meer onderzoek dient uitgevoerd te worden naar matching, aangezien het over- of onderbehandelen van delinquenten kan leiden tot het gelijk blijven van het recidiverisico of juist een stijging van het recidiverisico. Wanneer de geadviseerde behandelintensiteit niet op een juiste wijze aansluit bij het recidiverisico zullen de recidivecijfers in ieder geval niet dalen. Dit is echter wel een van de
21
Literatuur
Baillargeon, J., Binswanger, I. A., Penn, J. V., Williams, B. A., & Murray, O. J. (2009). Psychiatric disorders and repeat incarcerations: the revolving prison door. American Journal of
Psychiatry, 166(1),103-109.
Biesma, S., Zwieten, M. V., Snippe, J., &Bieleman, B. (2006). ISD en SOV vergeleken: eerste inventarisatie meerwaarde Inrichting voor Stelselmatige Daders boven eerdere Strafrechtelijke Opvang voor Verslaafden. Intraval: Groningen-Rotterdam, in opdracht van het WODC.
Bonta, J., & Andrews, D. A. (2007). Risk-need-responsivity model for offender assessment and rehabilitation. Rehabilitation, 6(1), 1-22.
Borgers, M. J. (2005). De ISD-maatregel in handen van de rechterlijke macht. Delikt en Delinkwent,
35(5), 467-489.
Cohen, P. R. (1995). Empirical methods for artificial intelligence. Cambridge, MA:MIT press. Dettmeijer-Vermeulen, C.E. & Menenti, L.M.E. (2017). Nationaal Rapporteur Mensenhandel en
Seksueel Geweld tegen Kinderen: Gewogen risico. Deel 2: Behandeling opleggen aan
zedendelinquenten. Den Haag: Nationaal Rapporteur.
Goderie, M., Lünnemann, K. D., Drost, L., Tierolf, B., Hermens, F., & Heuvel, L. (2008). De
maatregel Inrichting voor Stelselmatige Daders. Verwey-Jonker instituut.
Harte, J. M., &Breukink, M. D. (2010). Objectiviteit of schijnzekerheid? Kwaliteit, mogelijkheden en beperkingen van instrumenten voor risicotaxatie. Tijdschrift voor Criminologie, 52(1), 52-72. JASP (2017). Bereikbaar via: https://jasp-stats.org, 2017, geraadpleegd op: 15-01-2018.
Jungmann, N., Menger, A., Anderson, M., & Stam, D. (2014). Gevangen in schuld. 1-68, Utrecht: Hogeschool Utrecht.
Kronenberg, M. J. & de Wilde, B (2012). Grondtrekken van het Nederlandse strafrecht (vijfde druk). Deventer: a Wolters Kluwer business.
Lowenkamp, C.T., Latessa, E.J., & Holsinger, A.M. (2006). The risk principle in action: What have we learned from 13,676 offenders and 97 correctional programs?. Crime &Delinquency, 52(1), 77-93, DOI: 10.1177/0011128705281747.
Menger, A. &Krechtig, L. (2008). Het delict als maatstaf: methodiek voor werken in een gedwongen
kader, 36-39. Amsterdam: Uitgeverij SWP/ Reclassering Nederland.
Nieuwbeerta, P., & Blokland, A. A. J. (2006). Lange termijn recidive patronen:hoe goed kunnen ze worden voorspeld en voorkomen?. Amsterdam: Nederlands Studiecentrum voor Criminaliteit en Rechtshandhaving (NSCR).
Polaschek, D. L. (2012). An appraisal of the risk–need–responsivity (RNR) model of offender rehabilitation and its application in correctional treatment. Legal and criminological
Psychology, 17(1), 1-17, DOI: 10.1111/j.2044-8333.2011.02038.x.
Singh, J.P., Desmarais, S.L., Sellers, B.G., Hylton, T., Tirotti, M., &Van Dorn, R.A. (2014). From risk assessment to risk management: Matching interventions to adolescent offenders' strengths and vulnerabilities. Children and youth services review, 47(1), 1-9, DOI:
22
Smid, W. J., Kamphuis, J. H., Wever, E. C., & Van Beek, D. (2013). Treatment referral for sex offenders based on clinical judgment versus actuarial risk assessment: match and analysis of mismatch. Journal of interpersonalviolence, 28(11), 2273-2289,
DOI:10.1177/0886260512475313.
Spreen, M., Brand, E., ter Horst, P. & Bogaerts, S. (2013). Handleiding en methodologische
verantwoording HKT-R: Historische, Klinische en Toekomstige – Revisie, 102-113.
Spreen, M., Brand, E., Ter Horst, P., & Bogaerts, S. (2014). Handleiding HKT-R: Historisch,
Klinische en Toekomstige-Revisie. Groningen: Stichting FPC Dr. S. van Mesdag.
Struijk, S. (2015). PunishingRepeatOffenders in the Netherlands: BalancingbetweenIncapacitation and Treatment.Behavioral sciences & the law, 33(1), 148-166, DOI: 10.1002/bsl.2168. Van der Knaap, L. M., &Alberda, D. L. (2009). De predictieve validiteit van de Recidive
Inschattingsschalen (RISc). Cahiers 2009-12, Den Haag: WODC.
Van der Knaap, L. M., Leenarts, L. E. W., & Nijssen, L. T. J. (2007). Psychometrische kwaliteiten van de Recidive Inschattingsschalen (RISc):Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid, interne
consistentie en congruente validiteit. Den Haag: WODC.
van Velthoven, B. C. J., &Moolenaar, D. E. G. (2009). Loont de SOV/ISD-maatregel? Een eerste verkenning. Justitiële verkenningen, 35(2), pp. 31-53.
23
Bijlage 1. Wegingsfactoren van de RISc: van ruwe schaalscore naar gewogen somscore. Criminogene Factoren
Schaal Geen criminogeen
probleem
Aanwezig In ernstige mate aanwezig 1&2 Delictgegevens Ruwe Score
Gewogen score 0-1 2-3 4-5 0 4 7 6-7 8-10 11-12 10 20 30 13-14 15-16 40 50 3. Huisvesting en wonen Ruwe Score Gewogen score 0 1 0 2 2 3-4 4 6 5-6 7-8 8 12 4. Opleiding, werk en leren Ruwe Score Gewogen score 0 1-2 3 0 1 2 4-5 6-7 8-9 6 12 15 10-11 12-14 17 20 5. Inkomen en omgaan met geld
Ruwe Score Gewogen score 0 1 2 0 1 2 3-4 5 6 5 7 9 7 8 10 12 6. Relaties met partner, gezin en familie Ruwe Score Gewogen score 0 1 2-3 0 1 2 4 5-6 3 4 7 8-10 5 6 7. Relaties met vrienden en kennissen Ruwe Score Gewogen score 0 1-2 0 2 3 4-5 5 10 6-7 8 12 15
8. Drugsgebruik Ruwe Score
Gewogen score 0 1 0 1 2 3-4 5-7 3 7 10 8-9 10-12 12 15
9. Alcoholgebruik Ruwe Score
Gewogen score 0 1 0 1 2 3-4 2 3 5-7 8-10 4 5
24
Gewogen score 0 1 2 4 5 6 11. Denkpatronen, gedrag en vaardigheden Ruwe Score Gewogen score 0 1 2 0 1 2 4-5 6-8 9-11 4 8 10 12-14 15-16 11 1212. Houding Ruwe Score
Gewogen score 0 1 2 0 1 2 4 5-6 7 10 7-8 9-10 12 15
25
Bijlage 2: Spearman correlaties voor de individuele items van de HKT-r, zowel historisch als klinisch, met de inschatting van het recidiverisico en de Uitstroom
(geadviseerde behandelintensiteit).
