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Lidón Villanueva Badenes, Selene Valero Moreno, Keren Cuervo, Vicente Javier Prado Gascó
Introducción: este estudio tiene como objetivo explorar las capacidades predictivas de las variables sociodemográfi cas, los factores de riesgo y los de protección en la reincidencia de menores infractores, comparando dos metodologías analíticas: modelos de regresión logística y modelos de análisis cualitativos comparativos. Método: los participantes fueron 389 menores infractores (14-19,3 años) del Juzgado de Menores, a los cuales se les administró el Youth Level Service/Case Management Inventory. Se obtuvieron datos sobre la reincidencia en un período de seguimiento de dos años para cada participante. Resultados: se encontraron dos perfi les diferentes de reincidentes, la mayoría eran varones jóvenes con puntuaciones altas en factores de riesgo y bajas en factores de protección. Por el contrario, se halló una minoría de jóvenes extranjeras con delitos contra las personas y escasos factores de protección. Conclusiones: detectar las diferentes variables que contribuyen a la reincidencia puede ayudar a implementar programas de prevención adaptados a las necesidades criminógenas de cada perfi l específi co.
Background: This study explores the predictive capabilities of sociodemographic characteristics and risk and protective factors for youth recidivism while comparing two analytical methodologies; logistic prediction models and qualitative comparative analysis models. Methods:
Information from the judicial fi les of 389 young offenders (14-19.03 years) were gathered from the Juvenile Court and risk and protective factors were extracted from the administration of the Youth Level Service/Case Management Inventory. Recidivism data was also obtained for a follow-up period of two years for each young person. Results: The results showed two different profi les of reoffenders. Most were young boys with high risk scores and low protective factors, but a minority were young foreign girls with crimes against persons and low protective factors. Conclusions:
Being able to detect the different variables that contribute to recidivism can help implement prevention programs tailored to the criminogenic needs of each specifi c profi le
