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Erschienen in: Forensische Psychiatrie, Psychologie, Kriminologie 2/2023

Open Access 20.04.2023 | Übersicht

Ein Überblick über ausgewählte standardisierte Instrumente zur Erfassung des Risikos von Entweichungen im Kontext von Lockerungsprognosen in forensisch-psychiatrischen Einrichtungen

verfasst von: Dipl.-Psych. Merten Neumann, Isabel Wittland, M.Sc., Sophia Laura Schmitz, B.Sc.

Erschienen in: Forensische Psychiatrie, Psychologie, Kriminologie | Ausgabe 2/2023

Zusammenfassung

Vollzugslockerungen stellen im Rahmen der forensisch-psychiatrischen Behandlung ein wichtiges Resozialisierungswerkzeug dar. Bei Entweichungen während Lockerungen handelt es sich angesichts der Anzahl der gewährten Lockerungsmaßnahmen um seltene Ereignisse. Trotz dessen gilt es, vor jeder Lockerungsgewährung das Risiko von Entweichungen einzuschätzen. Im Vergleich zur Bestimmung der allgemeinen Rückfälligkeit ist das Vorgehen bei der Lockerungsprognose bisher wenig erforscht und standardisiert. Auch wenn Instrumente zur Vorhersage erneuter Straftaten zur Lockerungsprognose eingesetzt werden können, stellt dies aufgrund der spezifischen Anforderungen an die Lockerungsprognose nur eine Übergangslösung dar. Die Etablierung eines lockerungsspezifischen Vorgehens ist wünschenswert. Im Rahmen des Artikels wird ein Überblick über 4 Instrumente zur Anwendung im Lockerungskontext gegeben, und bisherige Studienergebnisse zu diesen werden zusammengefasst: das Leave/Absconding Risk Assessment, das Short-Term Assessment of Risk and Treatability, das Booth Evaluation of Absconding Tool und die Waypoint Elopement Risk Scales. Erste Befunde zu den Risikoinstrumenten weisen weiteren Forschungsbedarf, insbesondere bei der Validierung außerhalb der Entwicklungsstichprobe und den Folgen der Anwendung, aus. Verbesserungen in der Risikoprogose können dabei zu einer weiteren Reduzierung der Entweichungsraten beitragen.

Einleitung

Der Begriff der Entweichung ist in der forensisch-psychiatrischen und kriminalpsychologischen Literatur leider nicht klar definiert. Es wird darunter aber meist der unerlaubte Aufenthalt „außerhalb der forensischen Klinik der Einrichtung des Maßregelvollzugs“ (§ 34 Abs. 5 MVollzG SH) verstanden. In englischsprachigen Arbeiten werden bei Entweichungsvorfällen und -versuchen häufig die Begriffe Escape (Ausbruch aus geschlossener Unterbringung), Attempted escape (fehlgeschlagener Ausbruchsversuch aus geschlossener Unterbringung), Abscond (Flucht bei begleiteter Lockerung) und Failure to return (ausbleibende Rückkehr bei unbegleiteter Lockerung) unterschieden (Hearn et al. 2012). In Deutschland findet sich eher eine gröbere Unterteilung in 2 Kategorien: Als passive Entweichung bezeichnet man eine Entweichung während einer unbegleiteten Vollzugslockerung (weglaufen oder wegbleiben). Unter einer aktiven Entweichung versteht man Vorfälle, die eine „‚Überwindung‘ personaler (das Personal bei begleiteten Lockerungen) oder baulicher (bei einem ‚Ausbruch‘ aus geschlossener Unterbringung) Hindernisse“ (Neumann 2020, S. 118) voraussetzen. Da aktive Entweichungen aus geschlossener Unterbringung (Escape) eher die Ausnahme darstellen (unter 20 % der Entweichungsvorfälle/Jahr nach Neumann et al. 2019), sind Entweichungen oft eng mit dem Themenbereich der Vollzugslockerungen verwoben.

Vollzugslockerungen im deutschen Maßregelvollzug (§§ 63, 64 StGB)

Vollzugslockerungen spielen in forensisch-psychiatrischen Einrichtungen in Deutschland eine zentrale Rolle. Sie bieten eine Möglichkeit für Patient*innen, die Einrichtungen unter bestimmten Bedingungen für eine begrenzte Zeit zu verlassen (Köhne und Lesting 2012) und sollen so die Behandlung fördern (Neumann und Bauer 2022), motivationale Anreize für Patient*innen schaffen, als Informationsgrundlage für prognostische Einschätzungen dienen und letztlich die erfolgreiche Resozialisierung unterstützen (z. B. Rasch 1986; Wedler und Maaß 2016). Daher werden Vollzugslockerungen in der Regel im Rahmen von sog. Stufenplänen eng in die Behandlungsplanung und Entlassungsvorbereitung eingebunden (z. B. Müller et al. 2017a, 2017b; Pollähne 2018a). Dabei ergeben sich zwischen den verschiedenen Rechtsgrundlagen der Unterbringung (§§ 63 und 64 StGB) aufgrund der unterschiedlichen Rahmenbedingungen auch Unterschiede in Bezug auf die jeweilige Lockerungspraxis. Gerade die deutlich kürzeren Unterbringungsdauern im Vollzug nach § 64 StGB führen beispielsweise dazu, dass in der Regel früher gelockert wird als im Vollzug nach § 63 StGB (Neumann et al. 2019).
Vor allem bei unbegleiteten Vollzugslockerungen liegt jedoch der Gedanke nahe, dass diese im Vergleich zu einer Unterbringung ohne Lockerungen mit einem erhöhten Risiko für passive Entweichungen oder erneute Straftaten einhergehen. Auch wenn die tatsächliche Häufigkeit schwerwiegender Zwischenfälle während Lockerungen in forensisch-psychiatrischen Einrichtungen (§ 63 StGB und § 64 StGB) in Anbetracht der Anzahl an gewährten Lockerungsmaßnahmen sehr gering ist (Berthold und Riedemann 2021; Neumann et al. 2019; Mahler et al. 2000; Pollähne 1994; Seifert und Leygraf 2016; Watson und Choo 2020), gilt es, vor etwaigen Lockerungsgewährungen für jeden Einzelfall das Risiko für die Allgemeinheit unter Voraussetzung der Gewährung einer bestimmten Vollzugslockerung mittels einer Lockerungsprognose einzuschätzen. Wie in der Praxis bei diesen Lockerungsprognosen vorgegangen wird, ist leider noch recht wenig beforscht. Bereits in den 1990er-Jahren weist Kobbé (1992) darauf hin, dass das Fehlen von einheitlichen Regelungen für Lockerungsentscheidungen im deutschen Maßregelvollzug kritisiert wurde. Bei einer Untersuchung von Neumann et al. (2019) im niedersächsischen Maßregelvollzug zeigte sich zwar, dass das Vorgehen bei der Lockerungsgewährung innerhalb der einzelnen Kliniken klar geregelt ist, sich aber zwischen den Kliniken Unterschiede in Bezug auf die Stufenabfolge und den organisatorischen Ablauf des Lockerungsprozesses ausmachen lassen. Auch Neutze et al. (2023) beschreiben in ihrer Arbeit den geringen Standardisierungsgrad im Rahmen des Lockerungsprozesses im bayerischen Maßregelvollzug und empfehlen die Ausarbeitung von detaillierten und klinikübergreifenden Leitlinien für die Entscheidungsfindung. Zwar sind einige der in den Studien identifizierten Unterschiede zwischen den Einrichtungen vor dem Hintergrund großer räumlicher, baulicher und regionaler Differenzen gerechtfertigt oder sogar unvermeidbar, aber die Festlegung von übergeordneten Qualitätsmaßstäben und eine Orientierung an empirischen Erkenntnissen erscheint in jedem Fall sinnvoll. Wedler und Maaß (2016) monieren etwa die „spärliche empirische Datenlage zu Ursachen und Prädiktoren von Lockerungszwischenfällen sowie zu Lockerungsprognosen“ und betonen die Notwendigkeit von „Verfahren, die – wie etablierte Risk-Assessment-Instrumente für Entlassungsprognosen – als einheitliche Grundlage für Lockerungsentscheidungen herangezogen werden können“ (S. 549). In ähnlichem Sinne schließen auch Neumann et al. (2019) ihre Analyse u. a. mit einer Empfehlung für die „Förderung der Entwicklung und Verwendung von validen Prognoseinstrumenten im Maßregelvollzug“ (S. 124). Es stellt sich also zunächst die Frage, ob es trotz der anscheinend spärlichen Nutzung in der forensischen Praxis überhaupt Instrumente gibt, die sich für den Kontext der Lockerungsprognose eignen.

Standardisierte Instrumente im Rahmen der Lockerungsprognose

Im Hinblick auf die Entlassungsprognose gibt es mittlerweile eine Vielzahl von validierten Verfahren zur Einschätzung des Risikos für erneute schwerwiegende Straftaten (z. B. Rettenberger und Franqué 2013). Ob diese Verfahren aber so einfach im Bereich der Lockerungsprognosen angewandt werden können, ist fraglich. Dagegen sprechen einige grundlegende Unterschiede zwischen Lockerungsprognosen und klassischen Entlassungsprognosen. So ist die Lockerungsprognose im Gegensatz zur Entlassungsprognose auf den konkreten zeitlichen und räumlichen Rahmen der geplanten Vollzugslockerung beschränkt (Nedopil et al. 2021; Neumann 2023). Die Lockerungsprognose wird daher häufig als eine Form der Kurzzeitprognose konzeptualisiert, bei der laut Expert*innenmeinungen die Relevanz von statischen Prognosefaktoren in den Hintergrund tritt und dynamische Faktoren an Wichtigkeit gewinnen sollten (Stübner et al. 2006; auch Quinsey et al. 1997). Außerdem unterscheidet sich oft die Art des zu prognostizierenden Verhaltens von anderen kriminalprognostischen Fragestellungen. In der Regel geht es um die Vorhersage von möglichen Zwischenfällen, die einer Lockerungsgewährung im Weg stehen könnten. Zu diesen Zwischenfällen zählen neben erneuten Straftaten aber auch andere Formen von Lockerungsmissbräuchen, die den Behandlungsfortschritt gefährden könnten (Grünebaum und Volckart 2015). Das Spektrum der relevanten Verhaltensweisen kann dabei sehr groß sein und u. a. Dinge wie Suchtmittelkonsum oder den Verstoß gegen Kontaktverbote oder andere Weisungen beinhalten. Ganz zentral bei der Lockerungsprognose ist aber in aller Regel die Betrachtung des Risikos, dass die gewährte Lockerung für eine Entweichung missbraucht werden könnte (z. B. Urwyler et al. 2021).
Trotz der Unterschiede zwischen den Prognoseformen zeigen sich im Rahmen von empirischen Untersuchungen einige vielversprechende Ergebnisse in Bezug auf die prognostische Validität von etablierten Rückfallprognoseinstrumenten für die Vorhersage von Lockerungsmissbräuchen. So berichten Campagnolo et al. (2019) in ihrem Literaturreview über Entweichungen in forensisch-psychiatrischen Einrichtungen von Studien, die höhere Werte in der PCL‑R (Hare 2003) und dem HCR-20 (Douglas et al. 2013) mit einem erhöhten Risiko für Entweichungen in Verbindung bringen (z. B. Martin et al. 2018; Simpson et al. 2015; Wilkie et al. 2014). Biedermann und Rettenberger (2020) konnten an einer deutschen Stichprobe von Personen in der Sozialtherapie zeigen, dass auch die OGRS 3 (Howard et al. 2009) und das SVG‑5 (Eher et al. 2012) gute Vorhersageleistungen in Bezug auf Lockerungsmissbräuche erzielen können. Auch Stück et al. (2022) haben eine Stichprobe aus der Sozialtherapie betrachtet und gezeigt, dass sowohl der HCR-20 als auch der SAPROF (dt. Version: Spehr und Briken 2010) mit dem Auftreten von Lockerungsrücknahmen assoziiert waren. Demgegenüber stehen einige Studien, die entsprechende Zusammenhänge nicht identifizieren konnten. Bei einer Untersuchung von Cullen et al. (2015) zeigte sich beispielsweise in Bezug auf den HCR-20 kein Unterschied zwischen Personen mit und ohne Entweichung im Betrachtungszeitraum, und auch bei der zuvor bereits angesprochenen Arbeit von Wilkie et al. (2014) konnte der PCL-R-Wert der betrachteten Patienten nicht zwischen Personen mit und ohne Entweichungen unterscheiden.
Trotz der teils widersprüchlichen Befunde lässt sich auf Basis der Studienlage insgesamt vermuten, dass klassische Prognoseinstrumente auch im Rahmen der Lockerungsprognose einen Mehrwert haben können. Dennoch stellt die Anwendung von Instrumenten, die für die Vorhersage von krimineller Rückfälligkeit nach Entlassung entwickelt wurden, im Rahmen der Lockerungsprogose lediglich eine Ersatzlösung dar (Neutze et al. 2023). Wie zuvor bereits beschrieben, hat die Lockerungsprognose ganz eigene Kontextbedingungen und Anforderungen. Es ist zu erwarten, dass Instrumente oder Verfahren, die spezifisch für den Kontext der Lockerungsbegutachtung entwickelt wurden, auch bessere Ergebnisse erzielen. International finden sich dementsprechend bereits einige Verfahren, die sich speziell mit der Vorhersage von Entweichungsvorfällen auseinandersetzen und damit möglicherweise einen Mehrwert über die Nutzung von klassischen Rückfallprognoseinstrumenten liefern könnten. Da die meisten dieser Verfahren aber nicht in deutscher Sprache vorliegen, ist zu vermuten, dass sich die Bekanntheit hierzulande bisher noch in Grenzen hält. Daher soll diese Arbeit genutzt werden, um einige dieser Verfahren vorzustellen. In dem kommenden Abschnitt werden dafür folgende Instrumente näher beleuchtet: 1. Leave/Absconding Risk Assessment (LARA; Hearn et al. 2012); 2. Short-Term Assessment of Risk and Treatability (START; Webster et al. 2009); 3. Booth Evaluation of Absconding Tool (BEAT; Booth et al. 2022); 4. Waypoint Elopement Risk Scales (WERS; Marshall und Usinger 2016).1

Übersicht der Instrumente

Leave/Absconding Risk Assessment

Bei dem LARA (Hearn et al. 2012) handelt es sich um ein Vorgehen, welches v. a. für die Lockerungsentscheidung und das Risikomanagement konzipiert worden ist. Das LARA besteht aus insgesamt 4 Schritten: 1. die Analyse verschiedener Risikofaktoren; 2. die Identifikation weiterer Risiko- und Schutzfaktoren; 3. eine zusammenfassende Synthese des Risikos; 4. eine abschließende Risikobewertung in 3 Risikokategorien. Wie genau diese Risikokategorien bestimmt werden, ist aber nicht näher spezifiziert. Tab. 1 zeigt die im ersten Schritt berücksichtigten Risikofaktoren. Die Risikoeinschätzung mithilfe des LARA sollte in das übergreifende Risikomanagement eingebunden sein. So empfehlen Hearn et al. (2012) außerdem die Einführung eines Präventionsangebots (Bowers et al. 2005), die Anwendung eines Prognoseinstruments wie der HCR-20 (Douglas et al. 2013) und die Etablierung eines „absconding pack“ nach dem Vorbild von Nichols (2007). Eine Evaluation des LARA steht aber noch aus (Campagnolo et al. 2019). Kasmi und Brennan (2015) kritisieren die fehlende Manualisierung, einschließlich fehlender Cut-off-Werte und fehlender Beispiele für die einzelnen Items (Booth et al. 2021). Außerdem ist das Instrument nicht spezifisch auf den forensischen Kontext zugeschnitten, sondern bezieht sich auf die geschlossene Unterbringung generell (Campagnolo et al. 2019). Nach jetzigem Stand eignet sich das LARA daher weniger als standardisiertes prognostisches Instrument und eher als grober Leitfaden für den Prozess der Entscheidungsfindung im Lockerungsprozess.
Tab. 1
Risikofaktoren aus dem ersten Schritt des LARA (Hearn et al. 2012)
Section 1
Tiered risk response – risk factors
Patient’s current physical state: is there a potential need for medical emergency transfers
Current mental state of the patient: is mental state unstable or changeable
Past/recent history of absconding
Legal status: is the patient on remand or a sentenced prisoner
Leave status: the patient has no leave of any kind
Index offence: has the patient, offence or victim(s) had a high profile (e.g. in the media)
Risk to public, staff or self
Contact with known criminal associates
Are there any indications that there are any persons who might aid an escape (including patients)
Is the patient potentially at risk from others in the community (e.g. family, associates or victims)
Other (please specify)
Section 2
Current leave risk factors
Needs to build confidence after suspension of previous leave
Direct or indirect indications of planning or considering an absconsion
History of impulsive behaviour
History of deceitfulness
Concerns that leave plan is not being followed or that person is engaging in illicit activity whilst on leave
History of illicit activity within hospital, e.g. drug dealing, use of illicit drugs
Likelihood of contacting potential victims or associates, e.g. to apologise, to justify previous behaviour, demonstrate that they are no longer a risk, etc.
History of going near or into exclusion zones
Exposure to destabilisers or risky settings, e.g. alcohol, illicit drugs or anti-social peer influences
Section 3
Current psychosocial risk factors
Recent rejection
Recent disappointment
Recent accusations of wrong doing whether by patients, public or officials
Recently being intimidated into anti-social acts
Testing positive for illicit drugs or being found with contraband
Events that might increase stress (e.g. MHRT, forthcoming court appearances or appearances in police station, significant anniversaries)
Recent disagreement with the clinical team (esp. declined leave requests)
Recent distressing visits by friends, family, etc.
Proposed visits to distressing environments, e.g. scene of previous offending contact with victim or associates contact with previous abuser, etc.

Short-Term Assessment of Risk and Treatability

Neben anderen unterbringungsbezogenen Verhaltensweisen kann mithilfe des START (Webster et al. 2009) auch eine Aussage über die Wahrscheinlichkeit von Entweichungen getroffen werden. Bei dem START handelt es sich ebenfalls um ein Instrument der strukturellen professionellen Urteilsbildung („structured professional judgement“, SPJ). Das Instrument besteht aus insgesamt 20 dynamischen Variablen, welche sowohl als Risiko- als auch als Schutzfaktoren konzeptioniert sind (Tab. 2). Jede Variable wird deshalb 2‑mal auf einer 3‑stufigen Skala eingeschätzt. Aus diesen Einschätzungen ergibt sich dann jeweils ein Gesamtwert für die Schutz- und Risikofaktoren. Mithilfe des START wird das Risiko für 7 verschiedene unterbringungsbezogene Verhaltensweisen bestimmt: 1. Gewalt gegenüber anderen Personen, 2. selbstverletzendes Verhalten, 3. Suizid, 4. Substanzmissbrauch, 5. Viktimisierung, 6. Vernachlässigung und 7. Entweichungen. Für diese 7 Bereiche nehmen Anwender*innen außerdem auf Basis ihres Gesamteindrucks eine Art generelle Einschätzung des Risikos (niedrig, mittel, hoch) vor (O’Shea und Dickens 2014). Die Befunde hinsichtlich der Prognose von Entweichungen sind gemischt. Braithwaite et al. (2010) konnten einen prädiktiven Zusammenhang zwischen den Risiko- und Schutzskalen und Entweichungen herstellen (AUC = 0,65 bzw. 0,66). Zwischen der spezifischen Risikoeinschätzung und Entweichungen konnte ein solcher Zusammenhang nicht etabliert werden (AUC = 0,55). Bei Kikuchi et al. (2021) erwies sich lediglich die Schutzskala als signifikanter Prädiktor für Entweichungen. Hier ist aber anzumerken, dass die Basisrate von Entweichungen in der Stichprobe so gering war, dass eine belastbare Aussage auf Basis der Ergebnisse schwierig zu treffen ist (Gleiches gilt für Nicholls et al. 2006). Andere Befunde ergeben sich bei einer Studie von O’Shea und Dickens (2015): Hier zeigte sich sowohl bei dem Risikowert (AUC = 0,64) als auch bei der spezifischen Risikoklassifikation (AUC = 0,66) ein signifikanter Zusammenhang zu Entweichungen, jedoch nicht mit dem Schutzwert. Außerdem erreichte die spezifische Risikokategorisierung des START lediglich einen positiven Vorhersagewert von 5,9 %, während der negative Vorhersagewert bei 98,4 % lag. Dieser hohe Anteil an falsch-positiven Prognosen ist auch im Rahmen der Lockerungsprognose als problematisch zu werten. Hinzu kommt, dass Entweichungen nur in wenigen Studien zum START überhaupt betrachtet wurden (O’Shea und Dickens 2014).
Tab. 2
Items des Short-Term Assessment of Risk and Treatability (START; aus Born et al. 2015)
1.
Soziale Fertigkeiten
2.
Beziehungen
3.
Ausbildung und Beruf
4.
Freizeitgestaltung
5.
Selbstfürsorge
6.
Psychischer Zustand
7.
Emotionaler Zustand
8.
Substanzgebrauch
9.
Impulskontrolle
10.
Externer Auslöser
11.
Soziale Unterstützung
12.
Materielle Ressourcen
13.
Einstellungen
14.
Medikamenten-Compliance
15.
Einhalten von Regeln
16.
Anpassung und Verhalten
17.
Einsicht
18.
Pläne
19.
Coping
20.
Behandelbarkeit
21.
Fallspezifisches Item 1
22.
Fallspezifisches Item 2
Das START ist in dieser Zusammenstellung vermutlich das etablierteste Instrument und liegt ebenfalls in einer deutschen Übersetzung vor (Born et al. 2015). Es ist auf jeden Fall positiv hervorzuheben, dass das START bereits mehrfach evaluiert wurde und mit Hinblick auf die meisten betrachteten unterbringungsbezogenen Verhaltensweisen (v. a. gewalttätiges Verhalten) konsistent gute prognostische Ergebnisse erzielt (auch Chu et al. 2011; Gray et al. 2011; Marriott et al. 2017). Problematisch ist hingegen, dass das START in Bezug auf Entweichungen deutlich weniger beforscht wurde (aufgrund der geringen Basisrate von Entweichungen; z. B. auch O’Shea et al. 2016) und dort eher gemischte Befunde vorzuweisen hat. Auch in einer umfangreichen Übersichtsarbeit von O’Shea und Dickens (2014) wurden aufgrund der geringen Anzahl an Studien auf eine Berechnung mittlerer Effektstärken für Entweichungen verzichtet. Hier ist also auf jeden Fall noch mehr Forschungsanstrengung notwendig.

Booth Evaluation of Absconding Tool

Mithilfe des BEAT (Booth et al. 2022), ebenfalls ein SPJ-Instrument, wird alleinig das konkrete Entweichungsrisiko abgeschätzt. Die 27 Items in den 5 Risikokategorien „historical items“, „recent clinical items“, „recent psychosocial items“, „specific risks, if the patient did abscond“ und „protective factors“ wurden auf Grundlage einer Literaturrecherche und praktischer Überlegungen zusammengestellt (Tab. 3 für eine Übersicht). Neben der Einschätzung der einzelnen Bereiche umfasst BEAT auch die Bestimmung eines allgemeinen Entweichungsrisikos (von 0: „low probability of absconding“ bis 4: „high probability of absconding“) und Elemente des Risikomanagements. Darunter fällt die Diskussion verschiedener Entweichungsszenarien und möglicher Managementstrategien. Die Einschätzung der einzelnen Items erfolgt auf einer 3‑stufigen Skala von 0 bis 2, wobei der erreichte Wert der protektiven Items von dem Gesamtwert der restlichen Items subtrahiert wird. Unter Verwendung dieser Codiervorgaben erreicht das BEAT in der Entwicklungsstudie einen AUC-Wert von 0,77, einen positiven Vorhersagewert von 0,77 und einen negativen Vorhersagewert von 0,52. Wann eine Person entweicht, konnte jedoch mithilfe des BEAT nicht sicher bestimmt werden (Booth et al. 2021). Eine Validierung außerhalb der Entwicklungsstudie steht ebenfalls noch aus.
Tab. 3
Items des BEAT (Booth et al. 2022)
Historical items
Past Absconding (list #, when, where)
Deceitfulness & Low Reliability
Past Substance/Alcohol Use
Past Impulsiveness
Recent clinical items
Inability to Follow Rules
Psychotic Symptoms (Hallucinations, Delusions, Disorganization)
Depression/Demoralization
Substance/Alcohol Use and Urges
Psychiatric Medication Non-Compliance
Voiced Plan to Leave (by patient or other sources)
Other Destabilization/Changes in Mental State (e.g., med changes, mania)
Recent psychosocial items
Decreased Tolerance to Hospitalization (e.g., less privacy, co-patient/staff stress, boredom)
External Stressors (e.g., family problems, bad news, losses)
Legal Stressors (e.g., new/current charges, negative review board finding, possible jail, unpaid bills)
Specific risks if the patient did abscond
History of High-Violence Offences
External Contacts Who Would Facilitate Leaving (e.g., criminal associates, family, friends)
Acute Risk of Violence to Others
Substance/Alcohol Use
Extended Leave
Negative Media Attention
Suicide/Self-Harm/Decreased Self-Care (food/shelter/physical illness/missed meds)
Exploitation or Harm by Others
Antisociality (based on criminal record/aspects of patient’s history)
Protective factors
Hospital Ties (co-patients, staff, other reasons)
Insight into Consequences of Absconding
Mitigating Factors (e.g., decreased mobility)
Other Protective Logistical Factors (list):

Waypoint Elopement Risk Scales

Die WERS (Marshall und Usinger 2016) wurden ebenfalls spezifisch zur Vorhersage von Entweichungen entwickelt. Das Instrument besteht aus 3 Unterskalen, der WERS Historical (WERS-H), der WERS Stable (WERS-S) und der WERS Acute (WERS-A). Die WERS‑H besteht aus 8 eher statischen Items und quantifiziert das Basisrisiko für Entweichungen. Die WERS‑S hingegen besteht aus 10 eher dynamischen Risikofaktoren. Die WERS‑A mit ihren 5 Items ist insbesondere für die Risikoeinschätzung der konkreten Lockerungssituation gedacht. Die Anwendung der einzelnen Skalen wird in unterschiedlichen zeitlichen Abständen empfohlen. Die WERS‑H kann bei Aufnahme und dann jährlich, die WERS‑S monatlich und die WERS‑A vor Lockerungen und somit täglich angewendet werden (die Werte der WERS‑A behalten laut Manual nur für 4 h nach der Erfassung ihre Gültigkeit und sind daher eher bei zeitlich sehr begrenzten Lockerungsmaßnahmen anwendbar). Die Einschätzung der insgesamt 23 Items (für eine Übersicht: Tab. 4) auf einer jeweils 3‑stufigen Antwortskala erlaubt die Quantifizierung des Entweichungsrisikos. Die erreichten Gesamtwerte sind außerdem mit verschiedenen Interventions- und Managementstrategien assoziiert, beispielsweise einer stärkeren Supervision während der Lockerungen (Penney et al. 2022). Im Vergleich mit der historischen Skala des HCR-20 besitzt die WERS‑H in einer ersten Validierungsstudie inkrementelle Validität bei der Vorhersage von Entweichungen und wies einen guten AUC-Wert auf (AUC = 0,73). Eine Validierung der restlichen Skalen steht noch aus (Penney et al. 2022). Das bisher unveröffentlichte Manual zeigt aber in ersten Analysen auch für die WERS‑S und WERS‑A vielversprechende Befunde in Bezug auf die prädiktive Validität (Marshall und Usinger 2016).
Bei den WERS handelt es sich um ein Instrument, das auf jeden Fall noch weiterer empirischer Überprüfung bedarf. Es ist aber hervorzuheben, dass die Aufteilung in eine Erfassung des statischen Risikos (WERS-H), des stabil-dynamischen Risikos (WERS-S) und des akut-dynamischen Risikos (WERS-A) einen Ansatz darstellt, der sich vermutlich gut in ein kontinuierliches Risikomanagement einbetten lässt und den spezifischen Anforderungen der Lockerungsprognose gerecht wird (Neumann 2023).
Tab. 4
Items der WERS (Marshall und Usinger 2016)
WERS‑H
WERS‑S
WERS‑A
Successful elopements
(any setting)
Elopement threats
Personal Appearance
Attempts to elope
(any setting)
Substance use last 4 weeks
Behaviours
Failures to return or absent without authorized leave
Tobacco use/desire last 4 weeks
Cooperation
Wandering
Medication adherence last 4 weeks
Anxiety
History of self-harm
Mental Illness – last 4 weeks
Destabilizers
Harm to others
Personality Disorder – last 4 weeks
Nicotine use
Current risk to self
Substance abuse
Stressors last 4 weeks
Concerns over issues/property in community
Expressed discontent last 4 weeks

Diskussion

Vollzugslockerungen stellen einen integralen Bestandteil der Behandlung im Maßregelvollzug dar (Pollähne 2018a). Im Rahmen der Lockerungsprognose wird dabei u. a. eine Einschätzung über das Entweichungsrisiko und somit einer potenziellen Gefährdung der Allgemeinheit unter den gegebenen Lockerungsbedingungen abgegeben. Dabei sind die Anforderungen an die Lockerungsprognose im Vergleich zur Rückfälligkeitsprognose unterschiedlich gelagert: So wird die Lockerungsprognose häufig als Kurzzeitprognose konzeptualisiert, welche neben statischen Variablen v. a. dynamische Risikofaktoren berücksichtigt (Nedopil et al. 2021; Stübner et al. 2006). Auch wenn Instrumente zur Prognose erneuter Straffälligkeit für die Lockerungsprognose geeignet sein können (z. B. Campagnolo et al. 2019), stellen diese nur eine Ersatzlösung dar. Es ist zu erwarten, dass Instrumente, die spezifisch für den Lockerungskontext entwickelt worden sind, auch bessere prognostische Kennwerte erreichen und für den Lockerungskontext praktikabler sind.
In dem vorliegenden Artikel wurde deshalb ein kurzer Überblick über 4 Verfahren gegeben, die sich explizit mit der Erfassung des Risikos für Entweichungen auseinandersetzen (für eine zusammenfassende Übersicht: Tab. 5). Das LARA bietet sinnvolle Hinweise, wie die Entscheidungsfindung hinsichtlich des Entweichungsrisikos strukturiert werden kann, und benennt auch konkrete Faktoren, auf die geachtet werden sollte. In Bezug auf die Erfassung dieser Faktoren und die mögliche Quantifizierung eines prüfbaren Risikos werden aber keine Angaben gemacht. Es folgt also, dass das LARA sich nicht als standardisiertes Verfahren zur Erfassung des Entweichungsrisikos, wie es im Rahmen der Lockerungsprognose gefordert wird (z. B. Wedler und Maaß 2016), eignet. Bei dem START handelt es sich um ein Instrument, das gleich mehrere unterbringungsrelevante Verhaltensweisen über eine Erfassung von dynamischen Risiko- und Schutzfaktoren vorhersagen möchte. Das START hat sich bereits als valides Instrument für die Vorhersage von intramuralem Problemverhalten bewährt. Sollten weitere Untersuchungen zeigen, dass sich auch Entweichungen gut mit dem START vorhersagen lassen, würde das Instrument durch seinen breiten Anwendungsbereich eine ökonomische Möglichkeit zum Risikomonitoring darstellen, die auch die Informationsgrundlage für Lockerungsprognosen sinnvoll ergänzen könnte. Bei dem BEAT handelt es um ein Instrument, das über die Erfassung von sowohl statischen als auch dynamischen Risiko- und Schutzfaktoren ein Entweichungsrisiko ermitteln möchte. Das BEAT wurde bisher nur von den Entwickler*innen des Tools einer Prüfung unterzogen und zeigt dabei vielversprechende Befunde. Die Aufteilung der WERS in 3 Subskalen mit verschiedenen zeitlichen Anwendungsgebieten eignet sich aller Voraussicht nach gut für eine sinnvolle Integration in Risikomanagementprozesse im deutschen Maßregelvollzug (Neumann 2023). Hier fehlt es aber ebenfalls an weiterer empirischer Prüfung.
Tab. 5
Überblick zentraler Informationen über die vorgestellten Instrumente
Name
Weitere Versionen
Dt. Version
Gegenstand
Aufbau
Ergebnis der Risikoeinschätzung
Inter-Rater-Reliabilität
Interne Konsistenz
AUCa
Leave/Absconding Risk Assessment (LARA; Hearn et al. 2012)
Entscheidungsfindung im Lockerungsprozess
(1) Risikoanalyse in 3 Kategorien
(2) Identifikation weiterer relevanter Faktoren
(3) Risikosynthese
(4) Risikoeinschätzung
Allgemeines Entweichungsrisiko (niedrig – mittel – hoch)
Short-Term Assessment of Risk and Treatability (START; Webster et al. 2009)
START:AV (Adolescent Version; Viljoen et al. 2014)
✓ (Born et al. 2015)
7 Risikoverhaltensweisen im psychiatrischen Kontext, darunter Entweichungen
20 dynamische Risikoitems auf 2 Dreipunktskalen; 7 Items zu spezifischen Verhaltensweisen
Ausprägung Risiko- und Schutzskala getrennt oder gemeinsam
Risiko für einzelne Verhaltensweisen (niedrig – mittel – hoch)
Risiko: ICC = 0,86
Schutz: ICC = 0,78
(Mittlere ICC-Werte nach O’Shea und Dickens 2014; für weitere Angaben: z. B. O’Shea und Dickens 2015; O’Shea et al. 2016)
Risiko: α = 0,76–0,95
Schutz: α = 0,80–0,95
(O’Shea und Dickens 2014)
Risiko: AUC = 0,64–0,65
Schutz: AUC = 0,55–0,66b
(Braithwaite et al. 2010; O’Shea und Dickens 2015)c
Booth Evaluation of Absconding Tool (BEAT; Booth et al. 2022)
Entweichungen im forensischen Kontext
28 dreistufige Items in 5 Subskalen: (1) historisch, (2) klinisch, (3) psychosozial, (4) administrativ, (5) protektiv
Allgemeines Entweichungsrisiko; Risikoscore im Forschungskontext
ICC = 0,67
(Erfasst für den Risikoscore in Bezug auf erdachte Fälle im Rahmen der Entwicklung des BEAT; Booth et al. 2021)
α = 0,78
(Booth et al. 2021)
AUC = 0,77
(Booth et al. 2021)
Waypoint Elopement Risk Scales (WERS; Marshall und Usinger 2016)
Entweichungen im psychiatrischen Kontext
23 dreistufige Items in 3 Skalen: (1) WERS‑H (statische Items); (2) WERS‑S (fixiert dynamische Items); (3) WERS‑A (akut-dynamische Items)
Allgemeines Entweichungsrisiko (WERS-H + WERS-S); akutes Entweichungsrisiko (jeweils niedrig – mittel – hoch)
WERS-H: κ = 0,73–0,76
WERS-S: κ = 0,79–0,87
WERS-A: κ = 0,65–0,81
(Forensische Stichproben; Marshall und Usinger 2016)
WERS-H: α = 0,57–0,73
WERS-S: α = 0,77–0,79
WERS-A: α = 0,45–0,65
(Forensische Stichproben; Marshall und Usinger 2016)
WERS-H: AUC = 0,73d
(Penney et al. 2022)
AUC „area under the curve“, ICC „intraclass correlation coefficient“, κ Cohens Kappa, α Cronbachs Alpha
aAUC für die Vorhersage von Entweichungen
bIn der Studie von Braithwaite et al. (2010) lassen sich für die Schutzskala unterschiedliche AUC-Werte aus dem Fließtext (0,65) und den abgebildeten Tabellen ablesen (0,66)
cDie Ergebnisse von Kikuchi et al. (2021) sowie Nicholls et al. (2006) wurden an dieser Stelle nicht berücksichtigt, da die Häufigkeit von Entweichungsvorfällen in den betrachteten Stichproben als zu gering eingeschätzt wurde
dDie Ergebnisse aus Marshall und Usinger (2016) zu WERS‑S und WERS‑A wurden hier nicht berücksichtigt, da in der Publikation in Bezug auf Entweichungen keine AUC-Werte berichtet werden
Auch wenn die Auseinandersetzung mit spezifischen Prognoseinstrumenten noch am Anfang steht, kann die Implementierung in der forensischen Praxis einige Vorteile mit sich bringen (Neutze et al. 2023). Verschiedene Studien deuten darauf hin, dass eine stärkere Strukturierung des Entscheidungsprozesses zu einer Reduzierung von Entweichungen (Simpson et al. 2015) und intramuralen Fehlverhaltensweisen (Nedopil 2011) beitragen kann. Insbesondere im Hinblick auf das Ziel einer möglichst kurzen Unterbringung in den Einrichtungen des Maßregelvollzugs (Pollähne 2018b) erscheinen entsprechende Maßnahmen daher sinnvoll. Ein weiterer Vorteil aufseiten der Anstalten wäre die Etablierung eines einheitlichen und transparenten Verfahrens, auch über verschiedene Einrichtungen hinweg. Bisherige Studien deuten darauf hin, dass bei der Entscheidungspraxis (Neutze et al. 2023) oder den anzuwendenden Lockerungskriterien (Stübner et al. 2006) kein einheitliches Vorgehen etabliert worden ist. Eine Standardisierung des Verfahrens kann somit dazu beitragen, die Lockerungsgewährung von Faktoren abhängig zu machen, die tatsächlich mit Entweichungen in Verbindung stehen (Wedler und Maaß 2016). Zudem würde so im Rahmen der Entscheidungsfindung nicht auf implizite Annahmen zurückgegriffen, welche nicht dokumentiert (Lyall und Bartlett 2010) und somit nicht transparent sind. Außerdem fanden Haines et al. (2018) in ihrer Analyse der Zusammenarbeit im multidisziplinären Team in forensischen Einrichtungen, dass insbesondere die Lockerungsgewährung zu herausfordernden Diskussionen führen kann, welche von verschiedenen Rollenbildern und Entscheidungskompetenzen geprägt sind. Ein strukturierteres Vorgehen mit klareren Entscheidungsregeln könnte hier zu einer besseren Zusammenarbeit im multidisziplinären Team beitragen (Barlow und Dickens 2018).
Auf der Seite der Mitarbeitenden sind ebenfalls weitere Implikationen der Einführung eines Risikoinstruments zu benennen. Insbesondere jüngere Mitarbeitende mit weniger praktischer Erfahrung – so argumentieren auch Stübner et al. (2006) – profitieren von einem stärker formalisierten Lockerungsprozess. Außerdem erleichtert ein solches System eine durchgängige Behandlung bei Personalwechseln (Nedopil 2011). Die sichere Identifikation von Risikofaktoren kann außerdem individuelle Ansatzpunkte für die Behandlung von untergebrachten Personen und die Gestaltung der Lockerungen liefern (Nedopil 2011). So könnten mithilfe des WERS‑A destabilisierende Einflüsse wie Konflikte mit Mitpatient*innen erfasst werden, welche therapeutisch aufgegriffen oder durch einen veränderten Lockerungsmodus (beispielsweise Kontakt mit Behandler*innen vor Lockerungen) aufgefangen werden können.
Auch für die Patient*innen lassen sich einige positive Effekte vermuten: Die transparente und einheitliche Gestaltung der Lockerungen hat ebenfalls das Potenzial, die Zufriedenheit mit der Lockerungspraxis zu erhöhen. So zeigte sich in einer Befragung von Schel et al. (2015) deutliches Verbesserungspotenzial im Rahmen der Lockerungspraxis, welche sowohl von den Patient*innen als auch vom Personal als am wenigsten zufriedenstellend bewertet worden ist. Auch die Kommunikation rund um Lockerungen könnte so verbessert werden, da Veränderungen in der Lockerungspraxis klar und nachvollziehbar unter Rückgriff auf die Instrumente begründet werden könnten (Barlow und Dickens 2018). Ein weiterer Praxisvorteil ergibt sich darin, dass durch eine standardisierte und regelmäßige Prüfung von Lockerungsindikation den geltenden gesetzlichen Vorgaben (z. B. § 7 Abs. 1 MVollzG SH; § 7 Nds. MVollzG Abs. 2) besser Rechnung getragen werden kann (Neutze et al. 2023). Im Rahmen einer möglichen Reorganisation des Lockerungsprozesses könnte darüber hinaus auch gefragt werden, inwieweit Patient*innen an dem Entscheidungsprozess beteiligt werden können, da dies die Akzeptanz von etwaigen Entscheidungen aufseiten der Patient*innen zusätzlich verbessern kann (Haines et al. 2018; Neutze et al. 2023).
Die stärkere Fokussierung auf standardisierte Risikoprognoseinstrumente im Lockerungsprozess sollte aber auch kritisch hinterfragt werden. Bisherige Forschung zur Gewährung von Lockerungen im Strafvollzug deutet darauf hin, dass insbesondere Personen mit wenigen kriminogenen Risikofaktoren und einem Mehr an Schutzfaktoren Lockerungen erhalten (Hillier und Mews 2018; Stück et al. 2022). Dies erscheint sinnvoll, wenn das Risiko für die Allgemeinheit möglichst reduziert werden soll. Es kann aber auch dazu führen, so argumentieren auch Stück et al. (2022), dass insbesondere die Personen von Lockerungen ausgeschlossen werden, die möglicherweise besonders von diesen Maßnahmen profitieren könnten. Das Label eines hohen Missbrauchsrisikos bei Lockerungen kann somit der bestmöglichen Gestaltung der Unterbringung (Stück et al. 2022) und einer Rehabilitationsorientierung entgegenstehen (Barry 2021).
Außerdem ist zu bedenken, dass mithilfe von standardisierten Prognoseinstrumenten oft am ehesten die Personen identifiziert werden können, bei denen es während Lockerungen zu keiner Entweichung kommt. Die Rate der falsch-positiven Prognosen kann also, ähnlich wie bei der Vorhersage von schwerer krimineller Rückfälligkeit (z. B. Dahle 2006), ein Problem darstellen. Dieser Umstand ist zwar aufgrund der geringen Basisrate von Entweichungen zu erwarten, sollte aber möglicherweise im Rahmen der Lockerungsprognose anders bewertet werden als bei anderen kriminalprognostischen Fragestellungen. Gerade vor dem Hintergrund der geringen Häufigkeit von schweren Straftaten während Entweichungen (z. B. Mahler et al. 2000) muss darüber nachgedacht werden, ob im Lockerungsprozess nicht gerade Verfahren benötigt werden, bei denen der positive Vorhersagewert im Fokus der Validierung steht.
Nichtsdestoweniger ist spätestens seit Mitte des letzten Jahrhunderts bekannt, dass intuitive Risikoprognosen nicht zu validen Ergebnissen führen (Grove und Meehl 1996; Meehl 1954), und es gibt keinen Grund, warum diese Befunde nicht auch für Lockerungsprognosen gelten sollten. Die Förderung einer evidenzbasierten Entscheidungsfindung ist also auch hier angezeigt. Dementsprechend erscheint es nicht zielführend, die Probleme von standardisierten Verfahren zum Anlass zu nehmen, um die Verwendung komplett zu unterlassen. Vielmehr sollten die Verfahren in einem integrativen Vorgehen sorgfältig mit einem idiographischen Ansatz (z. B. Dahle 2010) kombiniert werden und in ein kontinuierliches Risikomanagement eingebettet sein (Neumann 2023). Es ist ferner entscheidend, die Einführung von Risikoinstrumenten im Lockerungsprozess wissenschaftlich eng zu begleiten. Hierzu gehört nicht nur die Erfassung von Maßen der prognostischen Validität, sondern auch die Überwachung von möglichen Veränderungen in der Vollzugs- und Lockerungspraxis. Die Verwendung von Risikoprognoseinstrumenten sollte auf keinen Fall dazu führen, dass weniger gelockert wird. Im besten Fall sollte erreicht werden, dass Personen durch eine objektivere Erfassung von Risiken und die Möglichkeit einer gezielteren Intervention früher gelockert werden können. Hinzu kommen die wissenschaftliche Betrachtung des Umgangs von Mitarbeitenden im Maßregelvollzug mit den Instrumenten und der Einfluss der Implementierung auf ihren Arbeitsalltag (Werth 2019). So sollte sichergestellt werden, dass Probleme im Rahmen der Implementierung frühzeitig erkannt und behoben werden können. Zusätzlich kann die wissenschaftliche Begleitung genutzt werden, um die verwendeten Instrumente und den gesamten Lockerungsprozess kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass der Einsatz von spezialisierten Risikoprognoseinstrumenten im Lockerungsprozess viele Vorteile mit sich bringen kann und dementsprechend auch schon seit einiger Zeit von verschiedenen Autor*innen angeregt wird (Neumann et al. 2019; Neutze et al. 2023; Wedler und Maaß 2016). Einige der hier vorgestellten Verfahren erweisen sich dabei als vielversprechend. Problematisch ist aber, dass die Instrumente mit Ausnahme des Short-Term Assessment of Risk and Treatability (START; Born et al. 2015) bisher nicht in deutscher Sprache vorliegen oder in deutschen Stichproben validiert worden sind. Außerdem liegen keine differenzierten Kennwerte oder Angaben zur prädikativen Validität für unterschiedliche Stichproben – beispielsweise für untergebrachte Personen in der Entziehungsanstalt oder in psychiatrischen Krankenhäusern – vor. Beispielsweise ist fraglich, ob die Anwendung der Instrumente ohne Anpassung im Vollzug nach § 64 StGB möglich ist, da das Konzept der Entziehungsanstalt im Ausland nicht gängig ist. Die Kennwerte der Instrumente sind somit im Rahmen der Anwendung in Deutschland noch mit besonderer Vorsichtig zu interpretieren. Ähnlich wie bei der Vorhersage erneuter Straffälligkeit ist es den Prognoseinstrumenten außerdem nicht oder nur in geringem Umfang möglich, individuelle Besonderheiten der untergebrachten Person zu berücksichtigen. Auch der Lockerungsmodus (Länge der Lockerung, begleitet oder unbegleitet) wird bei der bloßen Anwendung von Prognoseinstrumente nicht berücksichtigt (Boetticher et al. 2019). Aufgrund dieser Probleme (und weiterer Aspekte, die bereits zuvor im Text aufgegriffen wurden), sollte die Einführung von standardisierten Prognoseinstrumenten natürlich keine einzelfallorientierte Begutachtung im Lockerungsprozess ersetzen (Gleiches gilt für die Rückfallprognose; Dahle 2006), sondern in einem integrativen Vorgehen Anwendung finden. Außerdem sollte die Nutzung der Verfahren gerade zu Beginn eng wissenschaftlich begleitet werden, damit u. a. die Güte der Instrumente und ihr Anwendungsbereich besser verstanden werden können.

Interessenkonflikt

M. Neumann, I. Wittland und S.L. Schmitz geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
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Fußnoten
1
Da der Fokus dieses Übersichtsartikels auf Entweichungen liegt, wird auf eine Darstellung des Leave Risk Assessment (Hilterman et al. 2011) verzichtet.
 
Literatur
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Metadaten
Titel
Ein Überblick über ausgewählte standardisierte Instrumente zur Erfassung des Risikos von Entweichungen im Kontext von Lockerungsprognosen in forensisch-psychiatrischen Einrichtungen
verfasst von
Dipl.-Psych. Merten Neumann
Isabel Wittland, M.Sc.
Sophia Laura Schmitz, B.Sc.
Publikationsdatum
20.04.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Forensische Psychiatrie, Psychologie, Kriminologie / Ausgabe 2/2023
Print ISSN: 1862-7072
Elektronische ISSN: 1862-7080
DOI
https://doi.org/10.1007/s11757-023-00773-9

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