De invloed van verandering in risicofactoren en recidiverisico gedurende de behandeling op recidive

(1)

De invloed van verandering in risicofactoren en recidiverisico gedurende de behandeling op recidive

Emmy van der Leest Universiteit van Amsterdam

September 2017 Begeleiders:

Carlijn Wibbelink, Universiteit van Amsterdam Mara Eisenberg, De Forensische Zorgspecialisten

(2)

2

Inhoudsopgave

Samenvatting...3 Inleiding ...4 Huidig Onderzoek...8 Methode ...9 Deelnemers ...9 Materiaal ...10 Procedure ...11 Operationalisatie...11

Operationalisatie van verandering in risicofactoren. ...11

Operationalisatie van de variabele cumulatie van risicofactoren. ...12

Operationalisatie verandering in algemeen ingeschat recidiverisico...12

Recidive. ...12

Statistische analyses...12

Resultaten ...14

Verandering in risicofactoren per domein en recidive...16

De voorspellende waarde van verandering op specifieke risicodomeinen en recidive...19

Verandering in de cumulatie van risicofactoren en recidive ...21

Verandering in ingeschat recidiverisico en recidive...22

Discussie...23

Verandering in risicofactoren per domein en recidive...24

De voorspellende waarde van verandering op specifieke risicodomeinen en recidive...25

Verandering in de cumulatie van risicofactoren en recidive ...26

Verandering in ingeschat recidiverisico en recidive...27

Beperkingen en vervolgonderzoek ...28

(3)

3 Samenvatting

Eén van de belangrijkste behandeldoelen in de forensische geestelijke gezondheidszorg is het terugdringen van herhaald delictgedrag, ook wel recidive genoemd. Risicofactoren zijn factoren die de kans op delictgedrag in stand houden of verhogen. Tot op heden is veel onderzoek gedaan naar de relatie tussen risicofactoren en recidive (Douglas & Skeem, 2005), maar veel minder onderzoek is gedaan naar de samenhang tussen veranderingen in dynamische risicofactoren gedurende de behandeling en recidive. Het doel van het huidige prospectieve onderzoek was de relatie tussen veranderingen in risicofactoren en ingeschat recidiverisico gedurende de behandeling verder te onderzoeken aan de hand van de voor- en nameting van de risicotaxatie van 2945 ambulante forensische cliënten. Verwacht werd dat cliënten die een verbetering op een risicofactor lieten zien het minst snel zouden recidiveren. In de meeste gevallen bleek echter dat cliënten waarvoor een bepaald gebied nooit een probleem was geweest minder snel recidiveerden dan cliënten die een verbetering op dat gebied lieten zien. In overeenstemming met de verwachting recidiveerden cliënten waarbij het gebied een risicofactor bleef sneller dan die een verbetering lieten zien. Een opvallende bevinding was dat er over het algemeen geen verschillen werden gevonden tussen cliënten die verbeterden en cliënten die verslechterden. Verbetering in de cumulatie van risicofactoren verkleinde de kans op recidive echter wel in vergelijking met een verslechtering in de cumulatie van risicofactoren. Tenslotte werd onderzocht of de mate van verandering op het ingeschatte recidiverisico (het klinisch oordeel van de behandelaar) samenhing met recidive. De kans op recidive voor cliënten die verslechteren en cliënten die geen verandering lieten zien op het ingeschatte recidiverisico bleek hoger dan voor cliënten die een verbetering lieten zien. De assumptie van proportional hazards werd echter geschonden en deze resultaten dienen daarom met voorzichtigheid te worden geïnterpreteerd. De resultaten in het huidige onderzoek laten geen eenduidig beeld zien over de relatie tussen verandering op risicofactoren tijdens de behandeling en recidive. Uit het huidige onderzoek kwam naar voren dat verbetering op het domein gezin samenhing met een verlaagde kans op recidive, evenals verbetering op het domein seksuele problematiek. Op basis van deze bevindingen zou beargumenteerd kunnen worden dat behandelaren in hun behandeling extra aandacht dienen te besteden aan het verbeteren van risicofactoren binnen het gezin en seksuele problematiek.

(4)

4 Inleiding

Eén van de belangrijkste behandeldoelen in de forensische geestelijke gezondheidszorg is het terugdringen van herhaald delictgedrag, ook wel recidive genoemd. Douglas en Skeem (2005) beargumenteerden dat voor het voorkomen, hanteren en behandelen van delictgedrag het nodig is (dynamische) risicofactoren te identificeren, te meten en te bewaken. Risicofactoren zijn factoren die de kans op delictgedrag in stand houden of verhogen. Risicofactoren worden onderscheiden in statische en dynamische risicofactoren (Barbaree, Seto, Langton, & Peacock, 2001; Hanson 1998). Statische factoren zijn niet te beïnvloeden door interventies; hieronder vallen bijvoorbeeld demografische kenmerken als geslacht en leeftijd, of kenmerken als eerder delictgedrag, een laag IQ of neurologische factoren (Mulder, 2010). Dynamische risicofactoren, ook wel criminogene behoeften genoemd (Andrews & Bonta, 2003; Glover, Nicholson, Hemmati, Bernfeld, & Quinsey, 2002), zijn veranderbare factoren die door psychologische, sociale of fysiologische behandelinterventies veranderd kunnen worden (Wong & Gordon, 2006). Dynamische factoren worden onderverdeeld in stabiel dynamische factoren en acute dynamische factoren (Hanson & Harris, 2000; Hanson & Morton-Bourgon, 2005). Onder stabiel dynamische factoren vallen bijvoorbeeld middelenmisbruik of sociaal netwerk. Deze factoren zijn veranderbaar, maar zullen over het algemeen tijd nodig hebben om te veranderen. Acute dynamische factoren gaan over de huidige staat waarin men verkeert, zoals dronkenschap of een geagiteerde stemming (Hanson & Harris, 2000; de Ruiter & Veen, 2006). Deze factoren kunnen in een kort tijdsbestek veranderen. Verschillende studies hebben een verband aangetoond tussen stabiel dynamische risicofactoren en recidive (Beech, Friendship, Erikson, & Hanson, 2002; Scoones, Willis, & Grace, 2012). Aangenomen wordt dat verbeteringen op dynamische factoren waardevolle indicaties van voortgang van de behandeling zijn (De Vries Robbé, de Vogel, Douglas, & Nijman, 2014). Het huidige onderzoek heeft zich voornamelijk gericht op de stabiel dynamische factoren in relatie tot verandering in deze factoren gedurende de behandeling.

Uit onderzoek van Andrews en Bonta (1998; 2003; 2010) komen acht risicofactoren (central eight) naar voren die delictgedrag doen ontstaan en in stand houden. Van deze acht factoren zijn vier factoren het sterkst gerelateerd aan delictgedrag (big four); de overige vier factoren (moderate four) zijn minder sterk voorspellend voor delictgedrag. Andrews en Bonta (1998, 2010) hebben dit uitgewerkt in hun Risk Need Responsivity (RNR) model. Volgens dit model, de what works-benadering van crimineel gedrag, dient een behandelinterventie aan een aantal voorwaarden of principes te voldoen wil deze effectief zijn in het verminderen van

(5)

5 recidive. De mate van effectiviteit van een behandeling hangt volgens Andrews en collega’s af van drie beginselen: het risicobeginsel, het criminogene behoeftebeginsel en het responsiviteitsbeginsel. Het risicobeginsel schrijft voor dat de intensiteit van de behandeling afgestemd dient te worden op het recidiverisico. Hierbij geldt dat cliënten met een hoog recidiverisico intensief behandeld dienen te worden, terwijl bij cliënten met een laag risico kan worden volstaan met een lage behandelintensiteit. Volgens het behoeftebeginsel dienen interventies zich te richten op het aanbrengen van verandering in de criminogene factoren, oftewel de dynamische risicofactoren, die direct samenhangen met het criminele gedrag. Het responsiviteitsbeginsel gaat over de vorm waarin de behandeling wordt aangeboden. De behandeling dient aan te sluiten bij de mogelijkheden en leerstijl van de betrokken cliënt zodat deze zo optimaal mogelijk kan profiteren van de behandeling. De central eight zijn volgens Andrews en Bonta (2003) belangrijk binnen het behoeftebeginsel. De vier dynamische criminogene risicofactoren met de sterkste correlaties met delictgedrag zijn: antisociaal gedrag in het verleden, antisociale persoonlijkheid, antisociale cognities en antisociaal netwerk. Een verleden van antisociaal gedrag voorspelt grensoverschrijdend gedrag in de toekomst. Onder antisociale persoonlijkheid vallen onder andere eigenschappen als impulsiviteit, egocentrisme, gevoelsarm zijn, prikkels zoeken, gebrek aan zelfcontrole hebben, vijandigheid en beperkte probleemoplossende vaardigheden. Antisociale cognities zijn attitudes, waarden en denkstijlen die crimineel gedrag ondersteunen. Hierbij worden voorbeelden genoemd zoals ‘het interpreteren van algemene opmerkingen als dreigementen’ of ‘directe behoeftebevrediging willen’. Onder antisociaal netwerk valt het hebben van een criminele vriendenkring en/of familieleden, beperkte interpersoonlijke relaties of hechtingsproblemen. De overige vier factoren van de central eight met een matige associatie met delictgedrag zijn problemen met middelengebruik, werkproblemen, weinig betrokkenheid met prosociale activiteiten en relatie- en gezinsproblemen (Andrews & Bonta, 2003). Gendreau et al. (1996) vonden sterke correlaties tussen antisociaal/crimineel gedrag als jongere, een antisociaal netwerk, een antisociale persoonlijkheid en een antisociale attitude en recidive, overeenkomstig met de big four van Andrews en Bonta. Bonta, Law en Hanson (1998) vonden eveneens dat het hebben van een criminele geschiedenis en een antisociale persoonlijkheid behoorden tot de grootste voorspellers voor algemeen en gewelddadig recidive voor zowel overtreders met als zonder psychopathie. Daarnaast bleek uit hun onderzoek dat middelenmisbruik en disfunctioneren binnen de familie recidive sterk voorspelt.

(6)

6 Naast het onderzoek naar het verband tussen de afzonderlijke risicofactoren en recidive is onderzoek gedaan naar de kans op recidive bij een cumulatie van risicofactoren. Tot op heden heeft onderzoek naar cumulatie van risicofactoren zich voornamelijk gericht op jonge delinquenten. Zo stelt de cumulatieve risicohypothese (Herrenkohl et al., 2001; Rutter 2003) dat kinderen die worden blootgesteld aan meerdere risicofactoren een grotere kans hebben om ooit delictgedrag te vertonen. Hoe meer risicofactoren er spelen, hoe groter de kans op delictgedrag in de toekomst (Smith et al., 2000; Stouthamer-Loeber et al., 2002). Uit onderzoek van Herrenkohl en collega’s (2000) blijkt dat een 10-jarig kind dat wordt blootgesteld aan zes of meer risicofactoren een tien keer grotere kans heeft om een geweldsdelict te hebben gepleegd op 18-jarige leeftijd dan een 10-jarig kind dat wordt blootgesteld aan maar één risicofactor. Uit onderzoek blijkt dat naarmate er op verschillende levensgebieden risicofactoren spelen dit leidt tot een verhoogde kans op het ooit vertonen van delinquent gedrag (Van der Laan & Blom, 2006; Rutter, Tizard, & Whitmore, 1970; Stouthhamer-Loeber et al., 2002). Ook Loeber et al. (2008) tonen aan dat risicofactoren op meerdere levensgebieden, in plaats van op één levensgebied, de kans op later delictgedrag verhoogt. Tot op heden is minder onderzoek verricht onder volwassenen, maar uit onderzoek van Grann en Wedin (2002) onder plegers van huiselijk geweld bleek dat voor veroordeelde daders de kans op recidive 2.5 keer hoger was wanneer zij een score van 20 (de mediaan) of hoger scoorden op de risicofactoren van het risicotaxatie-instrument de SARA. Uit onderzoek van Harris, Rice en Cormier (2002) bleek daarentegen dat een cumulatie van risicofactoren recidive niet voorspelt. Dit werd mogelijk verklaard door het feit dat voor sommige cliënten één of enkele risicofactoren al sterk voorspellend waren voor recidive (Guy, 2008).

Tot op heden is veel onderzoek gedaan naar de relatie tussen dynamische risicofactoren en recidive (Douglas & Skeem, 2005), maar veel minder onderzoek is gedaan naar de samenhang tussen veranderingen in dynamische risicofactoren gedurende de behandeling en recidive. Uit onderzoek van Hanson en Harris (2000) onder 400 zedendelinquenten kwam naar voren dat cliënten die een verbetering lieten zien gedurende de behandeling op de risicofactoren ‘boosheid’ en ‘sociale beïnvloeding’ minder vaak recidiveerden, terwijl een verslechtering in deze risicofactoren voorspellend was voor recidive. Daarnaast bleek dat veranderingen in boosheid en sociale beïnvloeding gedurende de behandeling sterker voorspellend waren voor seksueel recidive dan wanneer enkel werd gekeken naar één meetmoment van de score op de desbetreffende risicofactor. Dit benadrukt het belang van het in beschouwing nemen van de verandering in risicofactoren op meerdere momenten gedurende de behandeling ten opzichte van een score op één enkel meetmoment.

(7)

7 Tot slot rapporteerden twee onderzoeken (met een kleine steekproef, N < 60) onder delinquenten, dat een toename in de mate waarin een risicofactor aanwezig is tussen twee metingen op de Level of Service Inventory-Revised (LSI-R) - een risicotaxatie-instrument - de kans op recidive verhoogt (Andrews & Robinson, 1984; Motiuk, 1993, geciteerd in Douglas & Skeem, 2005). Onderzoek van Breggs en Grace (2011) toonde aan dat verbeteringen tijdens behandeling geassocieerd zijn met verminderd seksueel recidive wanneer gecontroleerd werd voor zowel statische als dynamische factoren bij aanvang van de behandeling. Delinquenten die een grotere verbetering lieten zien op de dynamische risicofactoren recidiveerden minder vaak dan delinquenten die een mindere mate van verbetering lieten zien, wanneer gecorrigeerd werd voor de statische en dynamische risicofactoren bij de start van de behandeling. Onderzoek van Olver, Wong, Nicholaichuk en Gordon (2007) toonde aan dat positieve veranderingen in dynamische risicofactoren bij daders van seksuele delicten gerelateerd zijn aan verminderd seksuele recidive. Voor elke punt verbetering op de dynamische items van de Violence Risk Schale – Sexual Offender version (VRS-SO) bleek dat het voorspelde risico op recidive met 10% afnam wanneer er rekening gehouden werd met de hoogte van het risico op recidive bij de start van de behandeling. Daarnaast vonden Olver en collega’s (2007) dat verandering op dynamische factoren gedurende de behandeling voor daders van seksuele delicten met een hoger recidiverisico sterker voorspellend was voor recidive, dan bij daders met een lager recidiverisico. Alhoewel een groot gedeelte van de hiervoor beschreven onderzoeken methodologische beperkingen heeft - zoals retrospectief onderzoek en kleine steekproeven - wijzen de resultaten op een voorspellende waarde van verandering in risicofactoren voor (seksueel) recidive en ondersteunen ze het idee dat effectieve interventies met betrekking tot dynamische risicofactoren zouden moeten leiden tot een vermindering in recidive voor delinquenten van seksuele delicten. De huidige studie tracht te onderzoeken of de bevindingen van Olver en collega’s ook gelden voor algemene recidive, waarbij de focus zal liggen op de invloed van verbetering in risicofactoren gedurende de behandeling.

In de ambulante forensische praktijk worden risicofactoren op gestructureerde wijze in kaart gebracht door middel van risicotaxatie-instrumenten die herhaaldelijk worden afgenomen gedurende de behandeling (i.e., Routine Outcome Monitoring; ROM; Laane & Luijk, 2012). Risicotaxatie is de inschatting van de kans dat een delinquent, gegeven zijn individuele en sociale/contextuele kenmerken, binnen een bepaalde termijn opnieuw een delict zal plegen (Lodewijks, De Ruiter, & Doreleijers, 2003). Volgens het RNR model (Andrews & Bonta, 1998, 2010) is het voor een succesvolle behandeling belangrijk de

(8)

8 (verandering in) mate van risico en de (dynamische) risicofactoren van een cliënt goed in kaart te brengen. De afgelopen jaren zijn er, mede door deze theorie, een groot aantal gestructureerde risicotaxatie-instrumenten ontwikkeld om het recidiverisico van cliënten valide in te kunnen schatten. Bij een gestructureerde klinische risicotaxatie worden statische factoren, dynamische factoren en eventuele situationele of contextuele factoren in samenhang met elkaar in de beoordeling meegenomen (Penterman & Nijman, 2009). In het algemeen zal een cumulatie van risicofactoren zorgen voor een inschatting van een hoger recidiverisico. Maar ook wanneer de beoordelaar van mening is dat één of enkele risicofactoren bij een cliënt zodanig samenhangen met delictgedrag kan dit leiden tot een inschatting van een hoger recidiverisico (Guy, 2008). De meta-analyse van Guy (2008) toont aan dat gestructureerde klinische risicotaxatie-instrumenten goed in staat zijn recidive te voorspellen. In hoeverre de mate van verandering van de inschatting van het recidiverisico gedurende de behandeling samenhangt met recidive is vooralsnog, voor zover bekend, tot op heden niet onderzocht. Huidig Onderzoek

In de huidige studie is ten eerste onderzocht of verandering in risicofactoren gedurende de behandeling recidive voorspelt bij volwassen cliënten in de ambulante forensische zorg. Uit de literatuur komt naar voren dat risicofactoren samenhangen met recidive (Andrews & Bonta, 2003; Beech et al., 2002; Scoones, Willis, & Grace, 2012) en verbetering op dynamische factoren gedurende de behandeling bij daders van seksuele delicten gerelateerd zijn aan een afname in seksuele recidive (Olver et al., 2007; Breggs & Grace 2011). De verwachting was derhalve dat cliënten die verbeteren op dynamische risicofactoren gedurende de behandeling minder snel zullen recidiveren dan cliënten die geen verbetering op de risicofactor laten zien.

Vervolgens is onderzocht of er specifieke risicofactoren te identificeren zouden zijn waarbij verandering gedurende behandeling - en specifiek verbetering - het sterkst voorspellend is voor recidive. Verwacht werd dat verandering op de dynamische risicofactoren die overeenkomen met de big four van Andrews en Bonta (1998; 2010) recidive het sterkst zouden voorspellen.

Daarnaast is onderzocht of verandering in de cumulatie van risicofactoren recidive voorspelt. Uit de literatuur komt naar voren dat de kans op het vertonen van delictgedrag wordt vergroot wanneer er sprake is van een cumulatie van risicofactoren (Smith et al., 2000; Stouthamer-Loeber et al., 2002; van der Laan & Blom, 2006). Naarmate er op meerdere levensgebieden risicofactoren spelen, leidt dit tot een verhoogde kans op delinquent gedrag (Rutter, Tizard, & Whitmore, 1970; Stouthhamer-Loeber et al., 2002). De verwachting was

(9)

9 dat cliënten die een afname (verbetering) laten zien op het aantal risicofactoren minder snel recidiveren dan cliënten die geen verbetering laten zien. Vervolgens werd voor de cliënten die een verbetering laten zien onderzocht of de mate van verbetering voorspellend was voor recidive. Verwacht werd dat de cliënten die een grotere afname van het aantal risicofactoren laten zien minder snel recidiveren dan cliënten die een minder grote afname laten zien, als gecontroleerd wordt voor het aantal risicofactoren aan het eind van de behandeling.

Ten slotte is onderzocht of verandering van het ingeschatte recidiverisico recidive voorspelt. Uit onderzoek van Eisenberg, van Horn, van der Put, Hendriks en Stams (2015) komt naar voren dat het ingeschatte recidiverisico - gemeten met het risicotaxatie-instrument voor de Ambulante Forensische Geestelijke Gezondheidszorg (RAF-GGZ) - recidive goed voorspelt. Op basis hiervan werd verwacht dat verandering in het ingeschatte recidiverisico voorspellend voor recidive zal zijn, waarbij de verwachting was dat cliënten waarvoor het ingeschatte risico tijdens de behandeling afneemt minder snel zullen recidiveren dan cliënten waarvoor het ingeschatte recidiverisico gelijk blijft of zelfs toeneemt. Daarnaast werd verwacht dat cliënten die een grote afname van het ingeschatte recidiverisico laten zien minder snel recidiveren dan cliënten die een minder grote afname laten zien, als wordt gecontroleerd voor de hoogte van het eindrisico.

Methode Deelnemers

In het huidige prospectieve onderzoek is data verkregen van de Waag, een behandelcentrum voor ambulante forensische geestelijke gezondheidszorg. Het centrum biedt gespecialiseerde zorg voor mensen die grensoverschrijdend of (dreigend) strafbaar gedrag vertonen, met als algemeen overkoepelend doel om het risico op het opnieuw plegen van een delict te reduceren. Van 2945 cliënten waren twee risicotaxatiemetingen beschikbaar, de voormeting, afgenomen bij de start van de behandeling, en de nameting na afronding van de behandeling. De risicotaxaties zijn afgenomen tussen juni 2008 en mei 2013. De cliënten zijn vanwege (dreigend) delictgedrag in een vrijwillig of verplicht kader aangemeld voor een forensische poliklinische behandeling. De gemiddelde leeftijd van de cliënten was 34.5 jaar (SD = 11.55, Range 18-77). Van de cliënten was 89.2% man. Bij 48% van de cliënten was sprake van een vrijwillige aanmelding en in 43.5% van gevallen ging het om een verplichte aanmelding, de overige 8.4% van de cliënten was in afwachting van zijn of haar zitting. Van de cliënten werd 38.5% aangemeld met een indexdelict van huiselijk geweld, 36.2% met

(10)

10 agressie, 11.7% betrof een zedendelict, 9.4% een vermogensdelict en 4.1% van de indexdelicten viel in de categorie overig (o.a. wapenbezit, drugsbezit of brandstichting). Materiaal

Het recidiverisico van de cliënten werd in kaart gebracht middels een risicotaxatie-instrument. Binnen de Waag wordt er gebruikt gemaakt van het risicotaxatie-instrument voor de Ambulante Forensische Geestelijke Gezondheidszorg, de RAF GGZ voor volwassenen, versie 2008 (voorheen WaagSchaal), ontwikkeld door Van Horn, Wilpert, Scholing en Mulder (2008). De RAF GGZ is een risicotaxatie-instrument op basis van een gestructureerd klinisch oordeel en is voor iedere cliënt binnen de (ambulante) forensische psychiatrie geschikt. De RAF GGZ bestaat uit twaalf domeinen waarvan wetenschappelijk onderzoek heeft aangetoond dat deze (terugval in) delictgedrag kunnen beïnvloeden. De twaalf domeinen zijn: 1. Eerdere en huidige delicten; 2. Opleiding/werk; 3. Financiën; 4. Woonomgeving; 5. Gezin/partner; 6. Sociaal netwerk; 7. Vrije tijd; 8. Middelen; 9. Emotioneel/Persoonlijk; 10. Houding; 11. Behandeling; 12. Seksuele problematiek. Het laatste domein wordt alleen gescoord wanneer het indexdelict een zedenmisdrijf betreft.

De risicotaxatieprocedure van de RAF GGZ bestaat uit vijf opeenvolgende stappen (zie Figuur 1, overgenomen uit Van Horn, Eisenberg, & Wilpert, 2008).

Figuur 1 Schematische weergave van de RAF-GGZ

In totaal bevat de RAF GGZ 79 items die dichotoom of op een 5-puntschaal gescoord worden door middel van informatie van de cliënt zelf en dossierinformatie (stap 1). Op basis van deze informatie scoort de behandelaar het algemeen functioneren van de cliënt op het desbetreffende domein op een 6-puntsschaal (stap 2). De problematiek wordt beoordeeld met een 0, 1 of 2 op het algemeen klinisch oordeel wanneer de cliënt in het verleden en in het

(11)

11 heden redelijk tot zeer goed gefunctioneerd heeft op een domein. Een score 3 wordt toegekend wanneer een cliënt matig heeft gefunctioneerd op het domein. Een cliënt wordt beoordeeld met een score 4 of 5 wanneer hij of zij slecht tot zeer slecht gefunctioneerd heeft op een bepaald domein. Per domein wordt er aangegeven of er sprake is van factoren die de kans op delictgedrag verhogen (risicofactoren) of dat er factoren zijn die de kans op delictgedrag verkleinen (beschermende factoren) (stap 3). Vervolgens schat de behandelaar op basis van alle risico- en beschermende factoren het recidiverisico in (stap 4). Afhankelijk van het delictverleden van de cliënt wordt het risico op zedendelicten, geweldsdelicten, huiselijk geweld, vermogensdelicten, vermogensdelicten met geweld en overige delicten geschat op een 5-puntschaal. Het risico wordt geschat in één van de categorieën: laag, laag-matig, matig, matig-hoog of hoog. Indien een cliënt enkel delicten uit één categorie in zijn voorgeschiedenis heeft, wordt alleen het risico op deze categorie gescoord. Het risico op de overige categorieën wordt dan als niet van toepassing aangemerkt. Vervolgens wordt de informatie geïntegreerd in het behandelplan (stap 5).

Uit twee studies bleek de voorspellende waarde van de RAF GGZ voor volwassenen goed (AUC-waarden tussen .70 -.71) (Eisenberg et al., 2015; Vial, 2015).

Procedure

De risicotaxaties zijn uitgevoerd door behandelaren ten behoeve van de reguliere behandeling. Bij alle cliënten van de Waag werd na de intake en bij de afsluiting van de behandeling de RAF GGZ afgenomen. Alle behandelaren van de Waag zijn getraind in het afnemen van de RAF GGZ. Cliënten werden tijdens de intake door de behandelaar geïnformeerd over de onderzoeksafdeling van de Waag en ontvingen hierbij een formulier (informed consent) waarop zij konden aangeven of ze toestemming gaven voor het anoniem gebruiken van hun gegevens voor onderzoek. Zij konden hier aangeven of gegevens uit vragenlijsten gebruikt mochten worden, of dossierinformatie gebruikt mocht worden, of dat beide gebruikt mochten worden voor wetenschappelijk onderzoek. Enkel de gegevens van cliënten die hier toestemming voor hebben gegeven zijn in het huidige onderzoek gebruikt. Operationalisatie

Operationalisatie van verandering in risicofactoren. De behandelaar gaf per domein aan of er sprake was van een risicofactor. De veranderscores werden geoperationaliseerd door per domein te bepalen of de risicofactor veranderd is bij de nameting ten opzichte van de voormeting. Cliënten die bij aanvang van de behandeling een risicofactor hadden op het domein en waarbij het domein tegen het einde van de behandeling geen risicofactor meer vormde, behoorden tot de groep verbetering, in dit geval de referentiegroep.

(12)

12 Cliënten waarbij het domein zowel bij de start als bij het eind van de behandeling geen risicofactor vormde, vielen in de groep nooit een probleem. Cliënten waarbij het domein een risicofactor vormde bij zowel de start als bij de afsluiting van de behandeling vielen in de groep blijft een risicofactor. Tot slot bestond de laatste groep verslechtering uit cliënten waarbij het domein bij de start van de behandeling geen risicofactor vormde, maar tegen het einde van de behandeling wel.

Operationalisatie van de variabele cumulatie van risicofactoren. De cumulatie van risicofactoren werd geoperationaliseerd door alle in stap 3 vastgestelde risicofactoren bij elkaar op te tellen. De veranderscore is het aantal risicofactoren op nameting minus het aantal risicofactoren op de voormeting. Een positieve score duidt hierbij op een toename in het aantal risicofactoren (verslechtering) en een negatieve score op een afname in het aantal risicofactoren (verbetering).

Operationalisatie verandering in algemeen ingeschat recidiverisico. Het recidiverisico is de, met de RAF GGZ, gestructureerde klinische inschatting van de kans op recidive. In het huidige onderzoek werd het hoogst geschatte recidiverisico gebruikt voor de voorspelling van algemene recidive (veroordeling voor een delict). Verandering in het ingeschatte recidiverisico (de veranderscore) is berekend door het recidiverisico (0=laag, 1=laag-matig, 2=matig, 3=matig-hoog, 4=hoog) van de nameting van het recidiverisico op de voormeting af te trekken. Een verlaging of verhoging van het recidiverisico van een bepaalde categorie naar de volgende categorie werd gescoord als één punt verandering. Wanneer een cliënt bijvoorbeeld van een matig-hoog recidiverisico op de voormeting naar een laag-matig recidiverisico op de nameting ging, had deze een verbeterscore van twee punten.

Recidive. In deze studie werd recidive gedefinieerd als een veroordeling voor een nieuw delict, ongeacht de aard van het aanmelddelict, na het afsluiten van de behandeling. De recidivegegevens werden verkregen in juli 2014 uit de Onderzoeks- en Beleidsdatabase Justitiële Documentatie (OBJD) van het Wetenschappelijk Onderzoek- en Documentatiecentrum (WODC).

Statistische analyses

Om het verband tussen verandering in risicofactoren en recidiverisico en recidive te onderzoeken is voor alle onderzoeksvragen een multilevel Cox regressieanalyse uitgevoerd met het programma R, ‘package survival’ (Therneau, 2016). De Cox regressieanalyse is een survivalanalyse die informatie geeft over de tijd tot het optreden van een bepaald event (Scoones, Willis, & Grace, 2012). Met een Cox regressieanalyse kan naast de vraag of er een effect van verandering bestaat, ook antwoord gegeven worden op de vraag hoe groot het

(13)

13 effect is. In het huidige onderzoek werd onderzocht of de mate van verandering in risicofactoren, het aantal risicofactoren en het ingeschatte recidiverisico voorspellend was voor recidive en de tijd waarin recidive optrad. De veroordeling voor een nieuw delict na de behandeling (algemene recidive) was hierbij het event in de Cox regressieanalyse. Er werd uitgegaan van een multilevel structuur omdat beoordelaars meerdere taxaties hebben uitgevoerd waardoor deze niet volledig onafhankelijk waren van elkaar. De cluster methode in R geeft een survival curve voor de gehele steekproef en corrigeert hierbij voor het effect van variantie tussen beoordelaars (Therneau, 2016). De data dient bij een Cox regressieanalyse te voldoen aan de assumptie van proportional hazards. Dit houdt in dat de afstand tussen de survival curves over de tijd gelijk dient te zijn en de survival curves elkaar niet kruisen. Het Cox regressiemodel geeft de grootte van een effect weer met behulp van hazards ratio’s (HR), waarbij een HR van 1 aangeeft dat er geen verschil is. Een coëfficiënt boven de 1 indiceerde in het huidig onderzoek een verhoogde kans op recidive en een coëfficiënt beneden de 1 indiceerde een verlaagde kans op recidive. Voor elke Cox regressieanalyse werd de assumptie van proportional hazard visueel beoordeeld en getoetst (Schoenfeld residuen). De passing van het model werd bepaald door een Wald test en een robuuste log-rak toets.

Voorafgaand aan de beantwoording van de onderzoeksvragen, zijn eerst een aantal analyses uitgevoerd om de verdeling van cliënten in vier verandergroepen te beschrijven en om te onderzoeken of de onderzoeksgroepen groot genoeg waren voor het analyseren van de resultaten.

In eerste instantie is per domein een multilevel Cox regressieanalyse uitgevoerd. De cliënten werden op basis van de verandering op de domeinen verdeeld in vier groepen, verbetering, nooit een probleem geweest, blijft een risicofactor en verslechtering. De resultaten beschrijven een vergelijking tussen de groep verbetering (referentiegroep) en de drie andere groepen. De hazard ratio liet de verhouding van het percentage recidivisten zien ten opzichte van de referentiegroep, in dit geval die cliënten die verbeterden op het domein. Oftewel hoe verhoudt het percentage recidivisten in de blijft een risico groep zich ten opzichte van de groep verbetering, evenals de groep verslechtering en de groep nooit een probleem ten opzichte van de groep verbetering.

Vervolgens werd door middel van een multilevel Cox regressieanalyse onderzocht of er specifieke risicofactoren te identificeren zijn waarbij verandering gedurende behandeling het sterkst voorspellend is voor algemene recidive. Om dit te onderzoeken werden de domeinen waarbij in de eerste onderzoeksvraag een significant effect gevonden werd samen

(14)

14 in één analyse gevoegd, om te onderzoeken welke domeinen het meest voorspellend zijn. Om de invloed van ‘verbetering’ ten opzichte van ‘geen verbetering’ (d.w.z. ‘geen verandering’ of ‘verslechtering’) in risicofactoren op recidive verder te onderzoeken werd een aparte Cox regressieanalyse uitgevoerd.

Tenslotte werden voor de beantwoording van de laatste twee onderzoeksvragen – met betrekking tot de relatie tussen cumulatie van risicofactoren en het ingeschatte recidiverisico - tevens twee multilevel Coxregressieanalyses uitgevoerd. In eerste instantie werden de cliënten die verbeterden (referentiegroep) afgezet tegen cliënten die verslechterden of cliënten die geen verandering lieten zien. Vervolgens werd onder cliënten die een verbetering lieten zien onderzocht of de mate van verbetering voorspellend was voor recidive. Er werd hierbij gecontroleerd voor het niveau bij het einde van de behandeling.

Resultaten

Voorafgaand aan de beantwoording van de onderzoeksvragen, is ten eerste is gekeken naar het percentage recidivisten binnen de gehele steekproef. Het bleek dat 22.3% (n = 658) opnieuw voor een delict is veroordeeld. Dit percentage ligt iets hoger dan in eerder onderzoek onder cliënten van de Waag werd gevonden (19.3%) (Eisenberg & van Horn, 2015). Vervolgens is de verdeling in kaart gebracht van cliënten die verbeterden, cliënten die verslechterden en cliënten die geen verandering lieten zien. Bij deze laatste groep ofwel omdat het nooit een risicofactor was geweest (i.e., de nooit een probleem groep) of omdat het een risicofactor bleef ondanks behandeling (i.e., de blijft een risicofactor groep).

Tabel 1

Steekproefgrootte van de Verschillende Groepen per Domein Verbetering Blijft een

risicofactor Verslechtering Nooit een probleem N % N % N % N % Domein 1 Criminele voorgeschiedenis 1102 37.4 964 32.7 140 4.8 739 25.1

Domein 2 Opleiding / Werk 510 17.3 301 10.2 124 4.2 2010 68.3

Domein 3 Financiën 490 16.6 308 10.5 117 4.0 2030 68.9

Domein 4 Woonomgeving 311 10.6 121 4.1 101 3.4 2412 81.9

Domein 5 Gezin 1159 39.4 789 26.8 108 3.7 889 30.2

Domein 6 Sociaal netwerk 630 21.4 275 9.3 107 3.6 1933 65.6

Domein 7 Vrije tijd 417 14.2 118 4.0 61 2.1 2349 79.8

Domein 8 Middelen 652 22.1 463 15.7 90 3.1 1740 59.1 Domein 9 Emotioneel/persoonlijk 2506 85.1 159 5.4 6 0.2 274 9.3 Domein 10 Houding 721 24.5 2091 71.0 133 4.5 NA NA Domein 11 Behandeling 594 20.2 211 7.2 176 6.0 1964 66.7 Domein 12 Seksuele problematiek 217 7.4 96 3.3 104 3.5 2528 85.8

(15)

15 In alle gevallen - op domein 12 (seksuele problematiek) na - bestond de groep cliënten die tijdens de behandeling verslechterden uit het kleinste aantal cliënten, zoals weergegeven in Tabel 1. Seksuele problematiek werd alleen gescoord wanneer het indexdelict een zedenmisdrijf betrof. Een opvallende bevinding is dat behandelaren bij 37.4% van de cliënten een verbetering op het domein criminele voorgeschiedenis waarnamen, hoewel dit een statische risicofactor betreft die in principe niet veranderbaar is.

In het huidige onderzoek lag de focus op het verband tussen verandering (i.c. ‘verbetering’) op risicofactoren en recidive. Daarbij is ten eerste gekeken naar de verdeling van de verandering in de cumulatie van risicofactoren. De onderzoeksgroep bestond uit 2945 personen waarvan 2537 personen (86.1%) verbeterden op de cumulatie van risicofactoren. Bij deze personen nam het aantal risicofactoren derhalve af. Verder lieten 172 personen (5.8%) een verslechtering zien en voor 236 personen (8.0%) bleef het aantal risicofactoren gelijk. Tabel 2 geeft de mate van afname van het aantal risicofactoren weer voor cliënten die een verbetering vertoonden. Meer dan de helft (52.9%) van de cliënten die verbeterden op het aantal risicofactoren, liet een afname van drie risicofactoren of minder zien.

Tabel 2

Afname van het Aantal Risicofactoren binnen de cliënten die Verbeteren (N=2537)

Afname aantal risicofactoren n %

1 460 15.6 2 538 18.3 3 561 19.0 4 388 13.2 5 262 8.9 6 169 5.7 7 76 2.6 8 53 1.8 9 20 .7 10 7 .2 11 2 .1 12 1 .0

Ten slotte is de verdeling van de verandering in het hoogst ingeschatte recidiverisico onderzocht. Van de 2945 personen, lieten 1668 personen (56.6%) een verbetering zien op het hoogst ingeschatte recidiverisico. Daarnaast lieten 313 personen (10.6%) een verslechtering zien en voor 793 personen (26.9%) veranderde het hoogst ingeschatte recidiverisico niet. Tabel 3 geeft weer hoeveel punten verbetering er is opgetreden voor cliënten waarbij het

(16)

16 recidiverisico gedurende de behandeling is afgenomen. Bijna de helft van de cliënten die een verbetering liet zien, verbeterde één punt (48.9%). Een verbetering van vier punten (35 personen; 2.1%) indiceert dat het hoogst ingeschatte recidiverisico van een cliënt bij de startmeting in de categorie ‘hoog’ viel en bij de eindmeting in de categorie ‘laag’.

. Tabel 3

Vermindering van het Ingeschatte Recidiverisico binnen de cliënten die Verbeteren (N=1668)

Aantal categorieën verbetering n %

1 815 48.9

2 610 36.6

3 208 12.4

4 35 2.1

Verandering in risicofactoren per domein en recidive

Ten eerste is onderzocht of verandering in risicofactoren recidive voorspelde. De verwachting was dat cliënten die verbeterden in risicofactoren minder snel zouden recidiveren dan cliënten die geen verbetering op de risicofactor lieten zien. Tabel 4 beschrijft de resultaten van de multilevel Cox regressieanalyses per domein.

Per domein werd er gekeken naar de overall significantie van het model alvorens de verschillen tussen de groepen werden onderzocht. Veranderingen op de domeinen vrijetijdsbesteding, persoonlijke/emotionele problemen en houding waren niet voorspellend voor algemene recidive, voor deze domeinen bleek het model overall namelijk niet significant. Dit houdt in dat er onvoldoende onderscheid bestond tussen de curves (oftewel de verschillende groepen) binnen deze domeinen met betrekking tot het voorspellen van recidive. Voor de overige domeinen bleek het model wel significant. Alleen voor domein 2 (opleiding/werk) werd geen significant verschil gevonden tussen cliënten die verbeterden en de andere cliëntgroepen, alhoewel verandering op opleiding/werk wel voorspellend bleek voor algemene recidive, zoals bevestigd met een Wald test en robuuste log-rank toets, Wald = 11.60, p = .009 en X2_{(3) = 13.10, p = .004. Voor alle modellen werd de assumptie van} proportional hazards getoetst (Schoenveld residuen) en visueel beoordeeld. Voor de domeinen houding (10) en seksuele problematiek (12) bleek de assumptie van proportional hazards geschonden. Dit houdt in dat de hazard ratio niet constant is over de tijd, oftewel dat niet op ieder tijdstip de kans op het optreden van recidive gelijk is. Voor de overige domeinen werd de assumptie niet geschonden.

Voor de domeinen woonomgeving, sociaal netwerk, middelen en behandelmotivatie (domeinen 4, 6, 8 en 11) verschilden de cliënten waarbij het domein een risicofactor bleef en

(17)

17 cliënten waarvoor het nooit een risicofactor is geweest significant met cliënten die een verbetering lieten zien. Cliënten waarvoor het desbetreffende domein nooit een probleem is geweest recidiveerden minder snel dan cliënten die verbeterden. De cliënten waarvoor het domein een risicofactor bleef, recidiveerden sneller ten opzichte van cliënten die tijdens de behandeling een verbetering op het risicofactor lieten zien. Zo bleek, ter illustratie, voor het domein middelen dat cliënten waarvoor dit domein een risico bleef een 1.5 keer zo grote kans hadden om te recidiveren dan de cliënten die verbeterden op dit domein. Voor cliënten voor wie middelen nooit een probleem is geweest was de kans dat zij recidiveerden 1.68 lager dan voor cliënten die op dit domein verbeterden. Op al deze domeinen zijn geen verschillen gevonden tussen cliënten die verbeterden en cliënten die verslechterden met betrekking tot de tijd tot recidive.

Voor het domein gezin (domein 5) bleek ook dat er dat geen verschil in tijd tot recidive gevonden wordt voor cliënten die verbeterden en cliënten die verslechterden. Voor dit domein bleken cliënten waarvoor het gezin nooit een probleem is geweest echter een 1.6 keer hogere kans te hebben om te recidiveren ten opzichte van cliënten die verbeterden. Cliënten waarvoor het een risicofactor bleef hadden een 1.5 keer hogere kans op recidive te hebben ten opzichte van cliënten die verbeterden.

Op het domein eerdere en huidige delicten (domein 1) verschilden alle drie de groepen in tijd tot aan recidive vergeleken met cliënten die tijdens de behandeling verbeterden op dit domein. In dit geval hebben de cliënten waarvoor het domein een risicofactor bleef de grootste kans op recidive, gevolgd door cliënten die gedurende de behandeling verslechterden, de cliënten die verbeterden en tenslotte de cliënten waarvoor dit domein nooit een risicofactor is geweest.

Voor het domein financiën (domein 3) werd enkel een verschil gevonden in de recidivesnelheid tussen cliënten die verbeterden en cliënten waarvoor financiën nooit een probleem zijn geweest. De laatste groep recidiveerde minder snel ten opzichte van de groep waarvoor financiën bij het eind van de behandeling geen risicofactor meer waren.

Tenslotte bleek voor ‘seksuele problematiek’ (domein 12) dat cliënten die verbeterden significant minder snel recidiveerden dan cliënten die verslechterden of waarbij het nooit een probleem was. Cliënten die verslechterden hadden een 2.5 keer zo grote kans om te recidiveren ten opzichte van cliënten die verbeterden en voor cliënten waarvoor het nooit een probleem was bleek deze kans 2.6 keer zo groot.

Concluderend bleek ten eerste dat cliënten die ‘verbeterden’ niet altijd verschilden van cliënten die ‘een andere mate van verandering’ (e.g., verslechtering, blijft een risicofactor)

(18)

18 tijdens de behandeling lieten zien. Daarnaast bleek dat voor de meeste domeinen niet de cliënten die verbeterden het minst snel recidiveerden, maar juist de cliënten waarvoor het domein nooit een risicofactor is geweest. De cliënten waarvoor het een risicofactor bleef, recidiveerden in de meeste gevallen het snelste.

Tabel 4

Uitkomsten geclusterde Cox regressieanalyse voor de Verschillende Groepen en Recidive per Domein Voorspeller β SE(β) p HR 95% CI

Domein 1: Eerdere en huidige delicten

Verbetering (referentielevel)

Blijft een risicofactor .3605 .0899 < .001 1.4340 1.22 - 1.69

Verslechtering .3377 .1718 .036 1.4018 1.02 -1.93

Nooit een probleem -.2900 .1145 .005 .7483 .61 -.92

Domein 2: Opleiding/Werk Verbetering (referentielevel)

Blijft een risicofactor .2224 .1416 .126 1.2490 .94 -1.66

Verslechtering .2305 .1927 .243 1.2592 .85 -1.85

Nooit een probleem -.1412 .1046 .182 .8683 .71 -1.07

Domein 3: Financiën Verbetering (referentielevel)

Blijft een risicofactor .2264 .1340 .087 1.2540 .97 -1.62

Verslechtering -.0438 .2060 .860 .9572 .59 - 1.56

Nooit een probleem -.3210 .1021 < .001 .7254 .60 - 0.88

Domein 4: Woonomgeving Verbetering (referentielevel)

Blijft een risicofactor .4555 .1834 .011 1.5770 1.11 - 2.24

Verslechtering .0440 .2226 .828 1.0449 .70 - 10.55

Nooit een probleem -.2564 .1204 .022 .7738 .62 - .96

Domein 5: Gezin

Verslechtering .3556 .2084 .116 1.427 .92 - 2.22

Nooit een probleem .4419 .0966 < .001 1.556 1.26 - 1.92

Domein 6: Sociaal netwerk Verbetering (referentielevel)

Verslechtering .3564 .1927 .061 1.4282 .98 - 2.07

Domein 7: Vrije tijd Verbetering (referentielevel)

Blijft een risicofactor .32841 .1927 .167 1.3285 .89 - 1.99

Verslechtering .0900 .2771 .755 1.0942 .62 - 1.92

Nooit een probleem -.1169 .1099 .314 .8897 .71 - 1.12

Domein 8: Middelen Verbetering (referentielevel)

Verslechtering .1205 .2109 .559 1.1280 .75 - 1.69

(19)

19 Domein 9: Emotioneel/persoonlijk

Verslechtering -.4398 1.0009 .570 .6442 .14 - 2.93

Nooit een probleem -.2171 .1462 .137 .8048 .61 - 1.07

Domein 10: Houding Verbetering (referentielevel)

Blijft een risicofactor -.0564 .0902 .535 .9452 .79 - 1.13

Verslechtering .1049 .1929 .608 1.1105 .74 - 1.66

Nooit een probleem NA NA NA NA NA

Domein 11: Behandeling Verbetering (referentielevel)

Verslechtering -0020 .1737 .990 .9980 .73 - 1.36

Domein 12: Seksuele problematiek Verbetering (referentielevel)

Verslechtering .9024 .3051 .004 2.466 1.34 - 4.54

Nooit een probleem .9461 .2220 < .001 2.576 1.73 - 3.84

Noot. β = regressiecoëfficiënt; SE(β) = standaarderror; HR = hazard ratio; NA = ontbrekende gegevens; CI = 95%

betrouwbaarheidsinterval.

De voorspellende waarde van verandering op specifieke risicodomeinen en recidive Vervolgens werd onderzocht of er specifieke risicofactoren te identificeren waren waarbij verandering gedurende behandeling het sterkst voorspellend was voor recidive. Ook werd onderzocht op welke specifieke risicofactoren verbetering gedurende behandeling het sterkst voorspellend was voor recidive. Verwacht werd dat verandering op de dynamische risicofactoren die overeenkomen met de big four van Andrews en Bonta (1998; 2010) recidive het sterkst zouden voorspellen.

Enkel de domeinen waarbij in eerste analyse een significant effect werd gevonden zijn aan het model toegevoegd. Dit houdt in dat domeinen 2, 7, 9 en 10 in het model ontbreken. Het model maakte goed onderscheid tussen de verschillende curves, Wald = 277.00, p= < .001 en een robuuste log-rank toets X2(24) = 198.50, p < .001. Er werd voldaan aan de assumptie van proportional hazard. De significante resultaten van de Cox regressieanalyse zijn samengevat in Tabel 5. Uit de analyse kwam naar voren dat cliënten die nooit een risicofactor hebben gehad op de domeinen huidig en eerder delictgedrag en middelen (domeinen 1 en 8) een kleinere kans hadden om te recidiveren dan cliënten die op de domeinen verbeterden. Voor de domeinen gezin en seksuele problematiek werd een tegenovergesteld effect gevonden en gold dat deze kans kleiner was voor cliënten die verbeterden ten opzichte van cliënten waarbij het nooit een probleem is geweest. Daarnaast kwam uit de analyse naar voren dat cliënten die verslechterden op seksuele problematiek een

(20)

20 hogere kans hadden om te recidiveren (2.2 keer hogere kans) vergeleken met cliënten die verbeterden.

Tabel 5

Significante Uitkomsten Geclusterde Cox regressieanalyse Groepen per Domein ten Opzichte van ‘Verbetering’ op een Domein

Voorspeller β SE(β) p HR 95% CI

Domein 1: Eerdere en huidige delicten

Nooit een probleem -.2534 .1168 .014 .7761 .63 - .95 Domein 5: Gezin

Nooit een probleem .4873 .0989 < .001 1.6279 1.32 – 2.00 Domein 8: Middelen

Nooit een probleem -.4912 .1004 < .001 .6119 .51 - .74 Domein 12: Seksuele problematiek

Verslechtering .8054 .3071 .011 2.2377 1.20 – 4.16

Nooit een probleem .6864 .2262 < .001 1.9866 1.32 – 2.99

betrouwbaarheidsinterval.

Om te onderzoeken op welk domein verbetering het meest voorspellend was voor recidive werd een geclusterde Cox regressieanalyse uitgevoerd. Enkel de domeinen waarbij in voorgaande analyses een significant effect werd gevonden zijn aan het model toegevoegd. Het model maakte onderscheid tussen de verschillende survival curves met een Wald test en een robuuste log-rank toets, Wald = 59.95, p < .001 en X2(8) = 61.83, p < .001. De coëfficiënten van domeinen 5, 8 en 12 waren significant, zie Tabel 6. Er werd voldaan aan de assumptie van de proportional hazards. Cliënten die verbeterden op gezin (domein 5) hadden een 1.58 keer minder kans om te recidiveren dan cliënten die geen verbetering lieten zien op dit domein. Cliënten die een verbetering lieten zien op seksuele problematiek (domein 12) hadden een 2.25 lagere kans op recidive in vergelijking met cliënten die geen verbetering lieten zien op dit domein. Voor middelen (domein 8) werd een opvallend resultaat gevonden. Voor dit domein gold dat cliënten die verbeterden een 1.3 keer hogere kans hadden om te recidiveren vergeleken met cliënten die geen verbetering lieten zien.

De hierboven beschreven resultaten bevestigden het belang van de big four niet. Verbetering op de domeinen gezin en seksuele problematiek bleken in het huidige onderzoek het sterkst bij te dragen aan verminderd recidive. Een verbetering op middelenmisbruik bleek samen te hangen met een verhoogde kans op recidive. Verbeteringen op de overige domeinen bleken niet voorspellend voor recidive.

(21)

21 Tabel 6

Uitkomsten geclusterde Cox regressieanalyse van Verbetering binnen de Domeinen

Domein 1: Eerdere en huidige delicten Verbetering -.0788 .0854 .316 .9242 .79 – 1.08 Domein 3: Financiën Verbetering .1747 .1034 .080 1.1908 .98 – 1.45 Domein 4: Woonomgeving Verbetering .1947 .1222 .080 1.2149 .97 – 1.51 Domein 5: Gezin Verbetering -.4559 .0878 < .001 .6339 .53 - .76

Domein 6: Sociaal netwerk

Verbetering .0142 .0972 .885 1.0143 .84 – 1.23

Domein 8: Middelen

Verbetering .2930 .0925 .002 1.3405 1.12 – 1.61

Domein 11: Behandeling

Verbetering .1532 .0957 .083 1.1656 .98 – 1.39

Domein 12: Seksuele problematiek

Verbetering -.8124 .2237 < .001 .4438 .30 - .66

betrouwbaarheidsinterval

Verandering in de cumulatie van risicofactoren en recidive

Er werd middels een Cox regressieanalyse onderzocht of de mate van verandering in de cumulatie van risicofactoren (totaal aantal risicofactoren) recidive voorspelt. Deze analyse bevestigde het onderscheid tussen de verschillende groepen met een Wald test en robuuste log-rank toets, Wald = 6.33, p = .042 en Χ2(2) = 5.71, p = .057. Er werd voldaan aan de assumptie van proportional hazards. Zoals op te maken valt uit Tabel 7, bleek dat cliënten die verslechterden op de cumulatie van risicofactoren significant sneller recidiveerden dan cliënten die verbeterden. Een cliënt die een verslechtering liet zien had een 1.42 keer hogere kans op recidive dan een cliënt die een verbetering liet zien. Cliënten die verbeterden verschilden niet van cliënten die geen verandering lieten zien.

Tabel 7

Uitkomsten geclusterde Cox regressieanalyse van Verandering op de Cumulatieve Risicofactoren

Verbetering (referentie)

Verslechtering .3511 .1477 .012 1.4210 1.08 – 1.87

Geen verandering .0022 .1438 .870 1.0220 .78 – 1.33

Vervolgens werd binnen cliënten die een verbetering lieten zien onderzocht of de mate van verbetering voorspellend was voor recidive, waarbij gecorrigeerd werd voor het eindniveau van het aantal risicofactoren. Het model bleek overall significant, Wald = 60.82, p < .001 en Χ2(3) = 68.64, p < .001 en de assumptie van proportional hazards werd niet geschonden. Uit de analyse bleek dat een verbetering op de cumulatie van risicofactoren

(22)

22 recidive voorspelde. Een opvallende bevinding was dat een toename in het aantal risicofactoren waarop een cliënt verbeterde, samenhing met een toename van recidive, zie Tabel 8. Daarnaast bleek uit de analyse dat het aantal risicofactoren aan het einde van de behandeling voorspellend was voor recidive. Hoe meer risicofactoren aan het eind van de behandeling nog aanwezig waren, hoe hoger de kans op recidive. Er werd geen significant interactie-effect gevonden tussen verbetering op het aantal risicofactoren en het eindniveau van het aantal risicofactoren.

Tabel 8

Uitkomsten geclusterde Cox regressieanalyse met een Interactie tussen Verbetering en het Eindniveau van de Cumulatie van Risicofactoren voor Cliënten die Verbeteren.

Verbetering risicofactoren .0586 .0292 .037 1.0600 1.00 – 2.12

Eindniveau risicofactoren .1537 .0382 < .001 1.1660 1.09 – 1.25

Verbetering x_{Eind niveau} _.0117 _.0131 _.339 _1.0120 _{.99 – 1.04}

Verandering in ingeschat recidiverisico en recidive

Om de voorspellende waarde van de mate van verandering op het ingeschatte recidiverisico op recidive te onderzoeken werd een geclusterde Cox regressieanalyse uitgevoerd, zie Tabel 9. Het model bleek overall significant, Wald = 18.65, p < .001 en Χ2(2) = 20.62, p < .001. De assumptie van proportional hazards bleek echter geschonden voor zowel de cliënten die verbeterden als voor de cliënten die geen verandering lieten zien. Om te corrigeren voor de geschonden assumptie werd de verandering op het ingeschatte recidiverisico gestratificeerd. Uit de analyse bleek dat dit niet mogelijk was, omdat de groepen te klein werden. Daarom werd het model, ondanks de schending van de assumptie, aangehouden en moeten de resultaten met enige voorzichtigheid worden geïnterpreteerd. Uit de analyse bleek de kans op recidive voor cliënten die verslechterden op het hoogst ingeschatte recidiverisico 1.63 keer hoger dan voor cliënten die een verbetering lieten zien. Voor cliënten die geen verandering lieten zien is de kans 1.30 keer hoger ten opzichte van de cliënten die verbeterden.

Tabel 9

Uitkomsten geclusterde Cox regressieanalyse van Verandering op het Ingeschatte Recidiverisico

Verbetering (referentie)

Verslechtering* .4913 .1183 < .001 1.6344 1.28 – 2.09

Geen verandering* .2618 .0907 .004 1.2993 1.09 – 1.57

Noot. *Proportional hazards assumptie is geschonden. β = regressiecoëfficiënt; SE(β) = standaarderror; HR =

hazard ratio; NA = ontbrekende gegevens; CI = 95% betrouwbaarheidsinterval

Ten slotte werd onderzocht of een hogere mate van verbetering samengaat met een langere tijd tot aan recidive, wanneer werd gecontroleerd voor het niveau van de hoogste

(23)

23 eindinschatting van het recidiverisico. Het overall model bleek significant, Wald = 71.99, p < .001 en Χ2(6) = 61.48, p < .001. De assumptie van proportional hazards bleek geschonden voor de verandering op het ingeschatte recidiverisico, de hoogte van de eindinschatting voor cliënten in de categorie laag-matig en cliënten in de categorie matig-hoog. Wederom bleek stratificatie niet mogelijk en werd het model aangehouden waarbij de resultaten met voorzichtigheid moeten worden geïnterpreteerd. Uit de analyse bleek dat de mate van verbetering op het ingeschatte recidiverisico recidive niet voorspelt. Enkel een eind risiconiveau in de categorie matig-hoog bleek de kans op recidive te verhogen ten opzichte van cliënten die eindigden in de categorie laag. Er werden geen significante interactie-effecten gevonden tussen verbetering op het ingeschatte recidiverisico en het eindniveau van het ingeschatte recidiverisico.

Tabel 10

Uitkomsten geclusterde Cox regressieanalyse met een Interactie tussen Verbetering en het Eindniveau van het hoogst Ingeschatte Recidiverisico voor Cliënten die Verbeteren.

Verbetering ingeschat

recidiverisico* -.1029 .1363 .492 .9022 .67 – 1.21

Eind niveau laag (referentie)

Eind niveau laag-matig* .2590 .3689 .522 1.2957 .59 – 2.87

Eind niveau matig .2675 .4307 .524 1.3067 .57 – 2.98

Eind niveau matig-hoog* 1.2893 .2410 < .001 3.6304 2.18 – 6.06

Eind niveau laag (referentie)

Verbetering x laag-matig .0841 .1888 .667 1.0878 .74 – 1.60

Verbetering x matig .3727 .2569 .129 1.4516 .90 – 2.35

Verbetering x matig-hoog NA .0000 NA NA NA

Noot. *Proportional hazards assumptie is geschonden. β = regressiecoëfficiënt; SE(β) = standaarderror; HR = hazard ratio;

NA = ontbrekende gegevens; CI = 95% betrouwbaarheidsinterval Discussie

Het huidige onderzoek beoogde de relatie tussen verandering in risicofactoren en het ingeschatte recidiverisico en recidive te onderzoeken. In 2013 waren er tot dan toe vier onderzoeken gepubliceerd die bij volwassen niet-zedendelinquenten de relatie tussen verandering op dynamische risicofactoren en recidive empirisch onderzochten (Kroner & Yessine, 2013). Er is een groeiend, maar nog steeds beperkt, aantal onderzoeken uitgevoerd naar de relatie tussen verandering in dynamische risicofactoren en recidiverisico met recidive (Cohen, Lowenkamp, & VanBenschoten, 2016). Ook Douglas, Otto, Desmarais en Borum (2012) beaamden dat er honderden onderzoeken zijn verschenen over de voorspellende waarde van dynamische risicofactoren, maar dat weinig van deze studies onderzocht hebben

(24)

24

of verandering op deze factoren recidive voorspelt. Het huidige onderzoek bouwt hierop voort.

Verandering in risicofactoren per domein en recidive

Ten eerste is onderzocht of verandering in risicofactoren gedurende de behandeling recidive voorspelt. Verwacht werd dat cliënten die verbeterden op dynamische risicofactoren minder snel zouden recidiveren dan cliënten die geen verbetering lieten zien. Uit onderzoek van Olver et al. (2007) bleek namelijk dat positieve veranderingen op dynamische factoren bij daders van seksuele delicten gerelateerd zijn aan verlaagde seksuele recidive. Deze resultaten worden in het huidige onderzoek echter niet volledig ondersteund. Zo blijken cliënten die verbeteren en cliënten die verslechteren op de risicofactoren financiën, woonomgeving, sociaal netwerk, middelen en behandelmotivatie niet van elkaar te verschillen in de tijd tot recidive. Daarnaast recidiveren cliënten waarvoor deze domeinen nooit een risicofactor zijn geweest minder snel dan cliënten die verbeteren gedurende de behandeling. Dit impliceert dat ondanks verbetering op een domein, cliënten waarvoor een domein wel ooit een risicofactor is geweest kwetsbaarder zijn voor recidive ten opzichte van cliënten waarbij het nooit een risicofactor is geweest. Enkel op de domeinen gezin en seksuele problematiek behoren cliënten die verbeteren, samen met cliënten die verslechteren tot de cliënten die het minst snel recidiveren. Het domein huidige en eerdere delicten is het enige domein waarop alle drie de groepen verschillen in tijd tot recidive in vergelijking met de groep cliënten die verbetering laten zien. Dit is een opmerkelijke bevinding aangezien het in dit geval gaat om een statische risicofactor, welke volgens literatuur (Mulder, 2010) niet te beïnvloeden is door interventies. Uit het huidige onderzoek blijkt echter dat behandelaren bij 37.4% van de cliënten een verbetering op dit domein waarnemen. Mogelijk zijn behandelaren bij aanvang van de behandeling niet goed geïnformeerd over de criminele voorgeschiedenis van cliënten.

Daarnaast - in overeenstemming met de verwachting - blijken cliënten waarvoor een domein een risicofactor blijft op de meeste domeinen sneller te recidiveren ten opzichte van cliënten die verbeteren.

De resultaten uit het huidige onderzoek laten dus geen eenduidig beeld zien. Dit komt overeen met voorgaande literatuur waarin tot op heden nog geen consensus is bereikt over het effect van een verandering op dynamische risicofactoren gedurende de behandeling op recidive. Studies van Looman et al. (2005), Marques et al. (2005) en Scalora en Garbin (2003) tonen een verband aan tussen verbetering op risicofactoren tijdens de behandeling en verminderd recidiverisico, terwijl in andere studies van Barbaree (2005) en Langton, Barbaree, Harkins en Peacock (2006) dit verband niet werd gevonden.

(25)

25 De voorspellende waarde van verandering op specifieke risicodomeinen en recidive

Vervolgens is onderzocht of er specifieke risicofactoren te identificeren zijn waarbij verandering gedurende behandeling het sterkst voorspellend is voor recidive. Kennis over welke domeinen meer gecorreleerd zijn aan een afname in recidive kan bijdragen aan informatie over hoe behandelingen geoptimaliseerd kunnen worden. Verwacht werd dat verandering op de dynamische risicofactoren die overeenkomen met de big four van Andrews en Bonta (1998; 2010) recidive het sterkst zullen voorspellen. De drie dynamische factoren uit de big four komen overeen met de domeinen emotioneel/persoonlijk (domein 9), houding (domein 10) en sociaal netwerk (domein 6). Deze verwachtingen werden in het huidige onderzoek niet bevestigd. Verandering op de domeinen emotioneel/persoonlijk en houding blijken niet voorspellend voor algemene recidive en veranderingen binnen het sociale netwerk blijken niet bij te dragen aan het voorspellen van recidive wanneer alle domeinen bij elkaar in beschouwing worden genomen. Grieger en Hosser (2013) hebben eerder onderzoek gedaan naar de voorspellende waarde van de central eight. Zij vonden dat de central eight risicofactoren recidive bij gedetineerde Duitse jongeren voorspelde. Zij vonden echter dat de moderate four recidive beter voorspelden dan de big four. De individuele risicofactoren school, criminele voorgeschiedenis, antisociale cognities (houding) en vrijetijdsbesteding voorspelden gewelddadig recidive het meest. Algemeen recidive bleek in het onderzoek van Grieger en Hosser (2013) het best te worden voorspeld door school, antisociaal netwerk, middelenmisbruik en criminele voorgeschiedenis, waarbij school/opleiding de meest voorspellende risicofactor voor recidive bleek te zijn. Naast de criminele voorgeschiedenis bleken voornamelijk veranderingen op factoren uit de moderate four (middelengebruik, werkproblemen, vrijetijdsbesteding en relatie- en gezinsproblemen) bij de ambulante forensische populatie belangrijk te zijn (Grieger en Hosser, 2013). In het huidig onderzoek komt ook naar voren dat verbetering op gezin en middelenmisbruik voorspellend zijn voor recidive, daarnaast blijkt seksuele problematiek voorspellend. Deze resultaten komen (deels) overeen met onderzoek van Wooditch, Tang en Taxman (2014) die vonden dat een vermindering in contact met criminele familie en verminderd middelenmisbruik het sterkst voorspellend zijn voor verminderd recidive, al bleek in dit onderzoek ook verbeteringen op werk gerelateerde zaken sterk voorspellend.

Het huidig onderzoek wijst uit dat de kans op recidive voor cliënten die verslechteren op seksuele problematiek hoger is ten opzichte van cliënten die verbeteren. Deze resultaten komen overeen met eerder onderzoek van Olver et al. (2007) en Breggs en Grace (2011)

(26)

26 waaruit bleek dat positieve veranderingen in risicofactoren bij daders van seksuele delicten gerelateerd zijn aan een afname in seksuele recidive.

Tenslotte komt in het huidige onderzoek naar voren dat cliënten die verbeteren op middelenmisbruik een hogere kans op recidive hebben vergeleken met cliënten die geen verbetering laten zien. Dit is een opvallende bevinding aangezien ook blijkt dat cliënten die verbeteren op hun middelengebruik minder snel recidiveren dan cliënten waarvoor het een risicofactor blijft. Mogelijk kan deze opvallende bevinding verklaard worden door de wijze waarop de groepen zijn geoperationaliseerd. In het huidige onderzoek zijn cliënten die zijn verbeterd afgezet tegen alle cliënten die geen verbetering hebben laten zien. Dit houdt in dat ook de cliënten waarvoor middelen nooit een probleem is geweest tot deze groep behoren. Uit de eerdere analyse blijkt dat voor cliënten waarbij middelen nooit een probleem is geweest de kans op recidive lager is dan voor cliënten die verbeteren. Cliënten waarvoor middelen een probleem blijft hebben een hogere kans op recidive. Het samen in beschouwing nemen van deze groepen cliënten zorgt mogelijk voor de onverwachte resultaten die gevonden zijn in het onderzoek.

Concluderend komt in het huidig onderzoek naar voren dat verbetering op gezin, middelenmisbruik en seksuele problematiek het sterkst voorspellend zijn voor recidive. Labrecque, Smith, Lovins en Latessa (2014) vonden echter andere domeinen die van belang zijn voor het voorspellen van recidive in hun onderzoek naar de relatie tussen veranderingen in de scores op de domeinen van de LSI-R en recidive. In deze studie bleken de vier domeinen criminele voorgeschiedenis, vrije tijd, antisociaal netwerk en antisociale attitudes geassocieerd met recidive. Deze domeinen blijken in het huidige onderzoek niet voorspellend voor recidive. Er kan worden gesteld dat in verschillende onderzoeken verscheidene risicofactoren en domeinen voorspellend blijken te zijn voor recidive en dat er nog geen consensus is bereikt over de belangrijkste factoren.

Verandering in de cumulatie van risicofactoren en recidive

Daarnaast is onderzocht of de mate van verandering in de cumulatie van risicofactoren recidive voorspelt. De verwachting was dat cliënten die een afname laten zien op het aantal risicofactoren minder snel recidiveerden dan cliënten die geen verbetering lieten zien. In het huidige onderzoek worden er geen verschillen gevonden tussen cliënten die verbeteren en cliënten die geen verandering laten zien. Er wordt wel bevestigd dat voor cliënten die verslechteren op de cumulatie van risicofactoren – en dus een toename laten zien in het totaal aantal risicofactoren - de kans op recidive hoger is dan voor cliënten die een verbetering laten zien. Dit komt overeen met literatuur waarin naar voren komt dat de kans op het vertonen van

(27)

27 delictgedrag wordt vergroot wanneer er sprake is van een cumulatie van risicofactoren (Smith et al., 2000; Stouthamer-Loeber et al., 2002; van der Laan & Blom, 2006; Lewis, Olver en Wong, 2012). Vose, Smith en Cullen (2013) onderzochten onder 2.849 ex-gedetineerden de verandering tussen twee scores op de LSI-R risicotaxatie. De domeinen van de LSI-R komen grotendeels overeen met de domeinen uit de RAF-GGZ zoals gebruikt in het huidige onderzoek. Ook zij vonden dat delinquenten met een afname in de LSI-R scores minder vaak recidiveerden, terwijl delinquenten waarbij de LSI-R scores toenamen een hogere kans hadden om te recidiveren.

Uit onderzoek van Rogers (in Andrews, 1989) bleek dat voor ex-gedetineerden de kans om binnen twee jaar opnieuw veroordeeld te zijn bij elke extra risicofactor toenam. Opvallend is echter dat het huidige onderzoek resultaten heeft gevonden in tegenovergestelde richting. Een toename in het aantal risicofactoren waarop een cliënt verbetert blijkt samen te hangen met een toename van de kans op recidive. Mogelijk wordt dit veroorzaakt door methodologische tekortkomingen van de huidige studie, namelijk het kleine aantal cliënten dat een hoge mate van verbetering laat zien. Het aantal risicofactoren aan het einde van de behandeling bleek voorspellend te zijn voor recidive. Hoe meer risicofactoren aan het eind van de behandeling nog aanwezig zijn, hoe hoger de kans op recidive, dit komt overeen met de verwachtingen op basis van de literatuur. Verbetering op het aantal risicofactoren bleek recidive niet te voorspellen wanneer er gecontroleerd werd voor het aantal nog aanwezige risicofactoren bij het einde van de behandeling.

Verandering in ingeschat recidiverisico en recidive

Tevens is onderzocht of de mate van verandering in het ingeschatte recidiverisico recidive voorspelt. De verwachting was dat cliënten die een afname laten zien in de hoogte van het ingeschatte recidiverisico minder snel recidiveerden dan cliënten die geen verbetering lieten zien. Uit het huidige onderzoek blijkt dat de kans op recidive voor cliënten die verslechteren en cliënten die geen verandering laten zien op het ingeschatte recidiverisico hoger is dan voor cliënten die een verbetering laten zien. De assumptie van proportional hazards werd echter geschonden en deze resultaten dienen daarom met voorzichtigheid te worden geïnterpreteerd. De resultaten komen overeen met voorgaand onderzoek van Cohen, Lowenkamp en VanBenschoten (2016) dat aantoonde dat delinquenten met een hoog, matig, en laag-matig recidiverisico op de voormeting die tijdens de behandeling een verbetering in de risicoclassificatie doormaakten, over het algemeen minder recidiveerden vergeleken met delinquenten waarbij het risico gelijk bleef of toenam. Ook onderzoek van Raynor (2007, geciteerd in Lambrecque et al., 2014) wees uit dat delinquenten waarbij het risico gedurende