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Juan José López Ossorio, José Luis González Álvarez, Ismael Loinaz Calvo, Ana Martínez Martínez, David Pineda Sanchez
RESUMEN La policía española hace un uso diario y extenso de la evaluación del riesgo de violencia en casos de violencia de género (VCP). El perfeccionamiento de los sistemas de predicción de VCP ha impulsado la búsqueda de procedimientos ajustados a objetivos concretos, como puede ser el resultado letal o la inclusión de menores como posibles víctimas. En el presente trabajo se describe la evolución de la herramienta VPR5.0 (Valoración Policial del Riesgo del Sistema VioGén) a un algoritmo diferenciado cuyo objetivo es predecir mejor los homicidios de mujeres por su pareja (HCP). Se analizaron 2,159 registros, 159 de los cuales correspondían a HCP, dividiendo la muestra en dos grupos comparables con casos (HCP) y controles (N-HCP) para validar los análisis. Los resultados pusieron de manifiesto que de los 35 factores de la herramienta 13 estaban asociados significativamente con el HCP, con un tamaño del efecto diferente al de N-HCP (con valores OR entre 1.507 y 8.087). La regresión logística binaria mostró seis factores significativos que clasificaban correctamente el 86.3% de los HCP. Los parámetros de rendimiento de esta escala-H resultaron comparables a los obtenidos en estudios con el mismo objetivo (sensibilidad 84%, especificidad 60%, OR = 8.130, AUC = .80, VPP = .19 y VPN = .97).
ABSTRACT Spanish police makes an extensive use of intimate partner violence (IPV) risk assessment on a daily basis. Improved prediction procedures have encouraged the search for greater refinement of IPV predictors by adjusting to specific targets, such as lethal outcomes or potential victimization of children. This paper describes the evolution of the VPR5.0 tool (VioGén System Police Risk Assessment) as an algorithm aimed at improving predictability of intimate partner homicides (IPH). A sample of 2,159 records was used, 159 of whom were IPH victims. The sample was divided into two comparable groups of cases (IPH) and controls (N-IPH) to validate the results. The results showed that 13 out of 35 risk factors were significantly related to IPH with an effect size different to that of general N-IPH (with OR values ranging between 1.507 and 8.087). Binary logistic regression showed six significant factors that correctly classified 86.3% of the IPH. The new H-Scale performance parameters were comparable to those obtained in studies with the same objective (sensitivity 84%, specificity 60%, OR = 8.130, AUC = .80, PPV = .19 and NPV = .97).
