La Reincidencia Delictiva en los Adolescentes que Cometen Delitos Graves y Tienen un Consumo de Drogas Elevado

Introducción

Uno de los objetivos principales en el estudio de la conducta antisocial juvenil ha sido determinar cuáles son los factores predictores de la reincidencia delictiva (Roncero et al., 2018). No hay un claro consenso sobre qué variables influyen en mayor medida en la comisión de nuevos delitos por parte de adolescentes que previamente han sido condenados (Güler Aksu et al., 2022). De igual modo, no existe una única explicación para este fenómeno, de forma que son múltiples los factores vinculados a la conducta delictiva, siendo ésta en la mayoría de las ocasiones el resultado de interacciones dinámicas entre diversos elementos (Barnert et al., 2021).

En relación con la tasa de reincidencia delictiva, se ha hecho patente una amplia variabilidad en función del país de origen del estudio y de la definición del concepto, variando los datos en función de si se aborda el fenómeno desde una nueva detención, una nueva condena o un nuevo encarcelamiento (Wibbelink et al., 2017). Los estudios de Boulger y Olson (2011) revelan que el índice estimado de reincidencia de los jóvenes de Illinois, entendida como un nuevo ingreso en prisión, es del 45%, mientras que en una muestra de Virginia, dicho índice era del 17.2% en los jóvenes excarcelados en 2003 (Virginia Department of Juvenile Justice, 2005). Según datos australianos el 50% de los jóvenes infractores volvieron a la cárcel durante los 18 meses seguimiento (Indig et al., 2016), siendo el índice de la población española en torno al 30% (Ortega-Campos et al., 2014).

El modelo que ha servido de base en gran medida del desarrollo de protocolos de intervención y de las herramientas que evalúan el riesgo de reincidencia delictiva es el propuesto por Andrews y Bonta (Benedicto y Roncero, 2020). Según este modelo la conducta antisocial se puede explicar por la interrelación continua entre variables personales y situacionales. Este modelo descubrió factores de riesgo, tanto estáticos (invariables a través de modelos de intervención, como la edad de inicio de la conducta antisocial o los expedientes judiciales previos) como dinámicos (abordables a través de programas de tratamiento, como la problemática familiar, social o educativa), siendo estos últimos los que se comportaron como los mejores predictores de la reincidencia delictiva (Bonta y Andrews, 2017). A partir de este modelo numerosas investigaciones han analizado aquellas variables que constituyen factores de riesgo para la reincidencia delictiva en menores infractores (Farrington et al., 2016). Por ejemplo, algunas de las que sistemáticamente han mostrado mayor capacidad predictiva son el historial delictivo, las circunstancias familiares, variables educativas y de soporte vital, tipología de relaciones sociales, estilos de ocio y diversión, variables de personalidad y conducta agresiva, y actitudes, valores y creencias, (Aguilar Ruiz y Pereda, 2022; Campbell et al., 2014; Gutiérrez et al., 2013; Mulder et al., 2010), jugando un papel muy importante el consumo de drogas (Neupert et al., 2017; Pérez y Ruiz, 2017).

Pocas de estas investigaciones se han centrado en el estudio de las variables presentes en el subgrupo de delincuentes juveniles que cometen delitos graves, destacando la realizada por Mulder et al. (2010), quienes encontraron que tanto variables estáticas como dinámicas actuaban como predictoras de la reincidencia delictiva, teniendo las segundas un mayor peso en los modelos predictivos.

La mayor parte de los estudios que se han ocupado de este tema en la última década en población española no avalan estas tesis (Cuervo et al., 2017; Fernández, 2018; Ortega-Campos et al., 2020; Ortega-Campos et al., 2014), siendo escasos los estudios españoles en los que los factores predictores de la reincidencia delictiva son de naturaleza dinámica (García-García et al., 2016; Garrido-Genovés et al., 2017). De los estudios y metaanálisis analizados ninguno hacía una distinción entre el subgrupo de adolescentes con comisión de delitos graves y la población infractora general, no siguiendo de este modo las recomendaciones de Mulder et al. (2010). Esta incongruencia entre los datos obtenidos en los estudios españoles con los modelos clásicos lleva a pensar que tal vez la falta de cribado en los estudios españoles pueda llegar a alterar los resultados de las investigaciones, ocultándose la verdadera repercusión de los factores de riesgo y de protección dinámicos en la predicción de la reincidencia delictiva.

En este punto es obligado mencionar la presencia de factores predictores comunes ante la conducta delictiva y el consumo de drogas, habiendo una influencia recíproca del consumo y la conducta antisocial, siendo por tanto preciso considerar conjuntamente el riesgo y la protección en estas dos variables (López y Rodríguez-Arias, 2012). A pesar de que conducta antisocial y consumo de drogas en menores infractores sean variables que han sido ampliamente relacionadas (Aebi et al. 2021; Uceda-Maza et al., 2016), se sabe poco sobre cómo abordar de manera diferencial el tratamiento destinado a la reducción de la reincidencia delictiva en menores infractores con elevados problemas asociados al consumo de drogas (Van der Put et al., 2014). De hecho, los menores infractores con elevados problemas de consumo de drogas tienen más factores de riesgo y menos factores de protección que los jóvenes infractores con menor tasa de consumo, pudiendo ser menos eficaces los programas de tratamiento que abordan la reducción de factores de riesgo y el aumento de los factores de protección para le reducción de la reincidencia delictiva (Van der Put et al., 2014).

A tenor de lo expuesto se considera necesario realizar un estudio con población participante en el sistema de justicia juvenil español que hayan protagonizado conductas delictivas graves y que a la par hayan tenido problemas graves con el consumo de drogas con anterioridad al inicio de la medida judicial. El primer objetivo de la investigación es cuantificar la reincidencia delictiva de la muestra de estudio. El segundo objetivo es evaluar el poder predictivo de las variables medidas por la prueba IGI-J sobre la reincidencia delictiva al inicio del internamiento y tras este. El tercer objetivo es evaluar el poder predictivo de las variables medidas por la prueba T-ASI sobre la reincidencia delictiva al inicio del internamiento y tras este. El cuarto objetivo es realizar un análisis exploratorio en el que se desarrolle un modelo de predicción del riesgo de reincidencia delictiva con las variables que mostraron un mayor valor predictivo en los modelos de regresión realizados durante el cumplimiento del segundo y tercer objetivo. El quinto y último objetivo es evaluar el posible efecto mediador de las variables dinámicas sobre las estáticas en la reincidencia delictiva. Se espera que una vez se controlen las variables gravedad de la carrera delictiva y elevado consumo de drogas los factores de riesgo dinámicos ganen peso a la hora de poder predecir la reincidencia delictiva.

Método

Participantes

En el presente estudio han participado 95 jóvenes, todos ellos varones, que habían cumplido una medida judicial firme de internamiento en régimen cerrado, semiabierto o combinado entre cerrado y semiabierto, internos en el Centro de Ejecución de Medidas Judiciales Teresa de Calcuta (CEMJTC) entre enero de 2016 y enero de 2018 y habían sido puestos en libertad, con un mínimo de 12 meses de seguimiento. Como variables controladoras para la inclusión los participantes en el estudio se utilizaron tres criterios. El primer criterio de inclusión fue puntuar cuatro o más en la escala de gravedad para el entrevistador en el consumo de drogas de prueba T-ASI, el segundo haber obtenido una puntuación mínima de riesgo total en la prueba IGI-J inicial de 23 y el tercero haber realizado adecuadamente la entrevista del primer seguimiento tras el internamiento con el técnico de libertad vigilada.

Instrumentos

Teen-Addiction Severity Index (T-ASI; Kaminer et al., 1991)

El T-ASI es una entrevista estructurada de corta duración diseñada para recopilar información relevante sobre diferentes aspectos de la vida del paciente que puedan estar relacionados con el abuso de sustancias y la dependencia. Durante la entrevista, el terapeuta hace preguntas específicas sobre siete áreas de problemas potenciales que son cuestionados en el mes previo a la evaluación. Entre estas áreas está el consumo de drogas, el rendimiento escolar, la situación laboral y el apoyo social, la dinámica familiar, las relaciones con compañeros y comunitarias, asuntos legales y salud mental.

A partir de la información recopilada en estas siete áreas, se generan tres escalas de evaluación: una de autoevaluación, que permite al paciente evaluar su propia situación, otra de gravedad para el terapeuta, que ayuda al profesional a determinar la gravedad de los problemas, y una tercera de validez, que comprueba la veracidad y coherencia de las respuestas proporcionadas durante la entrevista.

En su versión adaptada al español, el T-ASI demuestra grán validez en la escalada de abuso de sustancias. La puntuación en esta dimensión correlaciona de manera significativa con el consumo de cualquier tipo de sustancia (rho = .90) y también con los problemas derivados de dicho consumo (rho = .69), según Díaz y Castro-Fornieles (2008). Además, en este estudio se ha observado que es una prueba fiable, obteniéndose un coeficiente alfa de Cronbach de .84.

Youth Level of Service/Case Management Inventory (YLS/CMI; Hoge, 2005)

En el estudio se ha utilizado la versión adaptada a población española del YLS/CMI, conocida como Inventario de Gestión e Intervención para Jóvenes IGI-J (Garrido et al., 2004). El IGI-J consta de 42 ítems distribuidos en 8 factores, considerados de riesgo o protección. De estos factores, uno es de naturaleza estática, el historial delictivo, mientras que los siete restantes son factores dinámicos y abarcan pautas educativas, educación formal/empleo, grupo de iguales, consumo de drogas, ocio y diversión, personalidad y conducta y actitudes, valores y creencias. La valoración de estos factores de riesgo y protección utiliza información recopilada a través de entrevistas con el joven y datos procedentes de otras fuentes.

La adaptación española del IGI-J presenta gran fiabilidad, con un coeficiente alfa de Cronbach de .90. La validez predictiva es de .71, lo que refuerza su capacidad predictiva al identificar correctamente al 66.7% de los reincidentes y al 68.8% de los no reincidentes en conductas delictivas (Garrido Genovés et al., 2017).

Asimismo, en este estudio se confirma la adecuada fiabilidad de la prueba IGI-J, con un coeficiente alfa de Cronbach de .79.

Consulta del Expediente Judicial

Durante el análisis de los expedientes judiciales, se recopiló información sobre la reincidencia delictiva durante el período de seguimiento, así como datos sociodemográficos de los participantes del estudio. De igual modo se consultó en el expediente judicial la edad de inicio de la medida, la tipología de delito cometida, la duración de la medida, el tipo de medida, el nivel de estudios previos, la composición familiar, el quebrantamiento de la medida de libertad vigilada tras el internamiento y la nacionalidad.

Procedimiento

Para el desarrollo del presente trabajo se ha utilizado un diseño longitudinal de medidas repetidas no aleatorizado.

Se evaluó a los participantes del estudio al inicio del internamiento con las pruebas T-ASI e IGI-J. El psicólogo responsable del tratamiento del consumo de drogas del CEMJTC aplicó la entrevista T-ASI y el equipo técnico de cada participante, el trabajador social, el educador social y el psicólogo aplicaron el cuestionario IGI-J. Durante el internamiento, cada tres meses se obtuvieron nuevas medidas de la escala IGI-J. El número de evaluaciones realizadas mediante la prueba IGI-J varió en función de la duración de la medida judicial. Finalizado el internamiento, en el primer seguimiento realizado durante el cumplimiento de la libertad vigilada se volvió a tomar medidas con las escalas T-ASI e IGI-J. A través del expediente judicial se midieron las variables sociodemográficas al inicio del internamiento. En las bases de datos tanto de los Juzgados como de Instituciones Penitenciarias se consultó la reincidencia delictiva, clasificándose como reincidente a aquellos participantes a los que se abrió un nuevo expediente judicial por la comisión de nuevos delitos en el primer año tras la finalización de su internamiento. No se consideró reincidentes a aquellos participantes a los que durante el año de seguimiento se ejecutó expedientes judiciales cuya fecha de apertura estuviera fundamentada en hechos acontecidos con anterioridad a su puesta en libertad.

Análisis de Datos

Todos los análisis se realizaron mediante el paquete estadístico SPSS 21.0. En primer lugar se llevaron a cabo análisis descriptivos para abordar el primer objetivo, cuantificar la reincidencia delictiva y describir la muestra a través de la información recogida en el expediente judicial y la herramienta IGI-J.

Para el cumplimiento del segundo y tercer objetivo se realizaron pruebas de regresión logística binaria (método introducir) para ver el peso de los factores de riesgo de reincidencia delictiva (IGI-J) y factores sobre el consumo y gravedad de la adicción a sustancias (T-ASI) a la hora de predecir la reincidencia delictiva. El primer modelo de regresión se realizó con variables que mide la prueba IGI-J al inicio del internamiento y el segundo con variables medidas en el primer seguimiento de libertad vigilada, en el que la variable dependiente era la reincidencia delictiva, siendo las variables independientes: a) el historial delictivo, b) las pautas educativas, c) la educación formal/empleo, d) el grupo de compañeros, e) consumo de drogas, f) el ocio y la diversión, g) la personalidad y la conducta y h) las actitudes, los valores y las creencias.

El tercer modelo de regresión se llevó a cabo con variables medidas en la entrevista T-ASI al inicio del internamiento y el cuarto modelo con variables medidas en el primer seguimiento de libertad vigilada, en el cual la variable dependiente era la reincidencia delictiva y las variables independientes: a) los problemas asociados al consumo de drogas, b) los problemas escolares, c) los problemas de empleo y/o soporte, d) los problemas familiares, e) los problemas con los compañeros o sociales, f) los problemas legales y g) los problemas relacionados con la salud mental.

Se eligió esta estrategia en lugar de un único modelo de regresión por pasos debido a que el objetivo era analizar el valor predictivo de las variables mencionadas en su conjunto, garantizando que ninguna variable quedase fuera del modelo. Tal y como afirma Pardo et al. (2015), los modelos de regresión jerárquica pueden llegar a excluir variables importantes para el investigador si con ello se produce una mejora del ajuste del modelo.

Para el desarrollo del cuarto objetivo se realizó un análisis exploratorio partiendo de la información obtenida en los análisis anteriores. Luego se aplicó un modelo de regresión logística por bloques con la inclusión de variables tanto estáticas como dinámicas. La variable dependiente era la reincidencia delictiva y se dividió a las variables independientes en tres bloques. El primer bloque se refiere a las variables estáticas que mide el expediente judicial: a) edad al ingreso, b) número de expedientes por los que se produce el internamiento, c) duración de la medida, d) nivel de estudios, e) nacionalidad. En el segundo bloque alude a las variables dinámicas medidas durante el primer mes de seguimiento por la entrevista T-ASI: a) problemas asociados al consumo de drogas, b) problemas escolares c) problemas de empleo o de apoyo, d) problemas familiares, e) problemas con compañeros o sociales, f) problemas legales y g) problemas relacionados con salud mental. En el tercer bloque comprende las variables de consumo de drogas medidas durante el primer mes de seguimiento por la entrevista T-ASI: a) consumo de alcohol y b) consumo de cannabis.

Para finalizar, se realizó un análisis de mediación múltiple con cuatro variables mediadoras en cadena usando la macro PROCESS en su versión 4.2 (Hayes 2017). Con ello se pretende medir los efectos indirectos de las variables dinámicas y estáticas en la reincidencia delictiva. Para simplificar el modelo se generaron tres nuevas variables a través de un análisis de clústeres de k-medias. La primera, nivel de riesgo previo al internamiento, agrupó a su vez las variables estáticas relacionadas con el nivel de riesgo delictivo, número de expedientes que propiciaron la medida, régimen de medidas, duración de la medida e internamientos previos; la segunda agrupó las variables dinámicas nivel de riesgo escolar y nivel de riesgo en soporte vital medidas por la prueba T-ASI tras el internamiento; por último, la variable salud mental y drogas agrupó las variables problemas relativos al consumo de drogas y de salud mental, ambos medidos en la entrevista T-ASI tras el internamiento. En todos los casos se optó por la solución de cuatro niveles (clúster) que gradúan el perfil de riesgo de menor a mayor en las variables mencionadas, distribuyendo la muestra de la manera más equitativa, lo cual facilita la interpretación de los niveles.

Hay que resaltar que todos los modelos de regresión cumplieron con los supuestos de independencia del error y ausencia de multicolinealidad de las variables.

Resultados

La edad media de los participantes al inicio del internamiento era de 16.97 años, todos varones y más de la mitad de nacionalidad extranjera (60.9%). Se observó mucha presencia de factores de riesgo relacionados con el consumo de drogas y conducta antisocial, tanto en los reincidentes como en los no reincidentes. El 88.2% (n = 81) de los participantes presentaba un problema grave de consumo de drogas, el 60.9% (n = 56) tenía un problema importante en el ámbito escolar, el 37% (n = 34) tenía muchas dificultades en el ámbito laboral o de apoyo vital, el 66.3% (n = 61) afrontaba problemas elevados en el ámbito familiar y el 75% (n = 69) experimentaba problemas graves con su círculo más cercano de amistades.

La mayoría de los participantes provenían de familias disfuncionales (61.6%), cuyos problemas más frecuentes eran los económicos (47.5%), seguidos de los relacionales (30.2%), problemáticas diversas (29.2%), delincuencia (22.7%) y consumo de sustancias (16.2%). Se encontró un índice elevado de abandono (61.04%), absentismo (75.21%) y fracaso escolar (85.2%). Casi el 90% de los participantes tenía relaciones con grupos antisociales y abundaba la afiliación a grupos juveniles de naturaleza violenta.

La mayoría de los delitos cometidos por los participantes eran de carácter violento y afectaban al patrimonio (81.5%). Antes de su ingreso, el 33.7% ya había cumplido una medida de internamiento y el 65.2% había cometido más de un delito, lo que refleja lo asentada que estaba la conducta antisocial.

En cuanto a la tipología de consumo, cabe destacar que las dos sustancias más consumidas en la muestra eran el cannabis y el alcohol. El 85.9% presentaban consumo compulsivo de cannabis, mientras que el 64.1% tenían un consumo abusivo de alcohol. El consumo de cocaína también es elevado, observándose un 22.8% de consumo abusivo, un 13% de consumo ocasional y un 21.7% de consumo experimental.

Para descartar el efecto de variables que pudieran contaminar los resultados se realizaron una serie de análisis estadísticos. En primer lugar, se evaluó la relación entre reincidencia delictiva y variables medidas por el expediente judicial. No se encontraron efectos significativos en función del nivel de estudios superados al ingreso, χ²₍₄₎ = 4.87, p = .31, nacionalidad, χ²₍₃₎ = 2.55, p = .47, tipo de medida judicial, internamiento cerrado o semiabierto o cerrado y semiabierto, χ²₍₂₎ = 2.32, p = .32, y tipo de delito cometido, χ²₍₅₎ = 3.43, p = .71. De igual modo, se evaluaron distintas variables cuantitativas medidas al inicio del internamiento que pudieran tener un efecto sobre los resultados, no encontrándose diferencias estadísticamente significativas en las variables edad, t₍₉₃₎ = 1.39, p =.16, consumo de alcohol, t₍₉₃₎ = 1.86, p = .06, consumo de cannabis, t_(44.5) = -1.25, p = .21, al igual que en todas las variables medidas por la entrevista T-ASI al inicio del internamiento (Tabla 1).

Para la consecución del primer objetivo se llevaron a cabo análisis de frecuencias y porcentajes. Tras el periodo de seguimiento de 12 meses reincidieron 32 de los participantes (33.68%.), cometiendo nuevos delitos, mientras que a los otros 63 (66.32%) no se les abrió nuevos expedientes judiciales.

Para alcanzar del segundo y tercer objetivo se utilizaron regresiones logísticas binarias (método introducir) para evaluar la capacidad predictiva de las variables que miden las pruebas T-ASI e IGI-J al inicio del internamiento y al inicio de la medida de libertad vigilada. El modelo de regresión que utilizó las variables que mide la prueba IGI-J al inicio del internamiento no clasificó correctamente a los participantes, χ²₍₈₎ = 15.15, p = .056, al igual que el modelo de regresión que utilizó variables que mide la herramienta IGI-J tras finalizar el internamiento, χ²₍₈₎ = 14.94, p = .06. De igual modo, el modelo de regresión que utilizó las variables mide la prueba T-ASI al inicio del internamiento tampoco clasificó correctamente a los participantes, χ²₍₇₎ = 8.28, p = .308. El único modelo de regresión que mostró poder predictivo fue el que utilizó variables medidas tras el internamiento por la entrevista T-ASI, clasificando de manera adecuada al 77.9% de los casos, χ²₍₇₎ = 37.73, p < .01. El valor R² Nagelkerke fue de .454. Las dos variables que predijeron significativamente la reincidencia delictiva tras un año de seguimiento fueron los problemas legales tras el internamiento (B = 2.19, p < .01) y los problemas escolares tras el internamiento (B = 1.10, p< .05) (ver Tabla 2).

Para dar cumplimiento al cuarto objetivo se utilizó una regresión logística binaria (por bloques) para ver si las variables del estudio, tanto estáticas como dinámicas, eran capaces de predecir la reincidencia delictiva de los participantes. El modelo de regresión clasificó correctamente al 92.6% de los casos, χ²₍₂₃₎ = 82.53, p < .001, pronosticando de manera adecuada el 84.4% de los reincidentes y el 96.8% de los no reincidentes. El valor R² Nagelkerke es de .805, lo que indica que el 80.5% del cambio de la reincidencia delictiva puede ser explicada por el modelo de regresión (Tabla 3)

Las 12 variables que predijeron significativamente la reincidencia delictiva tras un año de seguimiento fueron la duración de la medida (B = -8.25, p = .035), el régimen de medida (B = -4.45, p = .045), internamientos previos (B = -6.38, p = .017), número de expedientes por los que se produce el internamiento (B = 1.02, p = .047), estudios previos (B = 9.50, p = .041), nacionalidad (B = -5.52, p = .034), problemas con el consumo de drogas (B = 6.00, p = .047), problemas escolares (B = 4.80, p = .006), problemas de empleo/recursos (B = -2.96, p = .013), problemas legales (B = 8.88, p = .018), problemas psíquicos (B = 3.06, p = .034) y consumo de cannabis (B = -4.81, p = .030).

Por último, se realizó un modelo de mediación con 4 variables mediadoras, nivel de riesgo previo al internamiento, riesgo escolar y nivel de riesgo en soporte vital, salud mental y drogas y problemas legales.

El modelo de mediación fue significativo, χ²₍₄₎ = 31.96, p < .001, siendo el valor R² Nagelkerke de .396, lo que indica que el 39.6% del cambio de la reincidencia delictiva puede ser explicada por el modelo de mediación (véase Figura 1).

En el modelo de mediación aparecen tres rutas que relacionan las variables estáticas con reincidencia deltica a través de la mediación de diversas variables dinámicas. La primera se refiere a las variables estáticas judiciales, los problemas legales y la reincidencia delictiva, la segunda comprende las variables estáticas judiciales, los problemas de salud mental y el consumo de drogas, los problemas escolares y de empleo y reincidencia delictiva y la tercera alude a las variables estáticas judiciales, los problemas en salud mental y consumo, los problemas legales y la reincidencia delictiva. El efecto directo de las variables estáticas en la reincidencia delictiva no fue significativo en este modelo de mediación. Para evaluar dicho efecto en ausencia del resto de variables mediadoras se utilizó una nueva regresión logística binaria, que resultó significativa, χ²₍₁₎ = 1.20, p < .01.

Discusión

En relación con el primer objetivo, la tasa de reincidencia delictiva tras un año de seguimiento resultó ser un 32.60%, cifra similar a la descrita por otros estudios que han medido la reincidencia en menores infractores españoles que habían cometido delitos graves (Ortega-Campos et al., 2014). Si no se tienen en cuenta las características de la población a estudio estos datos de reincidencia podrían cuestionar la eficacia de los modelos de intervención que se sirven de la privación de libertad. Lejos de ello, el presente estudio ofrece pruebas de que los menores reincidentes tras el internamiento tienen puntuaciones estadísticamente significativas más elevadas en todas variables que mide la prueba T-ASI, a excepción de problemas de salud mental. Estos datos sugieren que el internamiento puede operar como factor relevante en la reducción del riesgo de reincidencia delictiva en los participantes. En este sentido, un reciente estudio de Fernández-Moreno et al. (2022) demostró la eficacia de las intervenciones privativas de libertad aplicadas en la Comunidad de Madrid para la reducción de los problemas asociados al consumo de drogas, por lo que sería necesario seguir profundizando en el desarrollo y evaluación de estrategias que influyan en las variables que han mostrado ser predictores de la reincidencia delictiva.

Con respecto al segundo y tercer objetivo, ha quedado patente que la herramienta IGI-J, aplicada al inicio y al final del internamiento, así como la entrevista T-ASI aplicada al inicio del internamiento, no mostraron capacidad predictiva de la reincidencia delictiva. La única herramienta capaz de generar un modelo predictivo ha sido la entrevista T-ASI aplicada al finalizar el internamiento. Este hallazgo es importante, ya que sirve de guía para futuras investigaciones en el uso de las medidas tomadas tras la finalización de los internamientos y no al inicio de los mismos. Estos datos avalan la tesis de que los procesos terapéuticos utilizados durante el internamiento influyen en las variables dinámicas, capacitándolas como predictoras tras la finalización de la medida judicial.

Debido a lo específico de la muestra utilizada, la entrevista T-ASI resultó tener mayor poder predictivo que la herramienta IGI-J. La predicción del riesgo de reincidencia ha suscitado un gran interés en la comunidad científica española en las últimas décadas, los esfuerzos en el desarrollo y adaptación de herramientas de evaluación (Horcajo-Gil et al., 2019), construyéndose instrumentos que proporcionan estructuras adecuadas de gestión y planificación de las intervenciones con menores infractores (García-García et al., 2016; Garrido Genovés et al. 2017; Graña et al., 2017; Ortega-Campos et al., 2020). A pesar de los avances en este campo, se ha explorado poco si otras herramientas de gestión y planificación de la intervención en determinados factores de riesgo, como el consumo de drogas, podrían servir de herramientas de predicción del riesgo de reincidencia delictiva. Los resultados de este estudio indican que el T-ASI puede resultar una herramienta útil en entornos judiciales para evaluar el riesgo de reincidencia delictiva en adolescentes con un consumo elevado de drogas. Estos resultados están en concordancia con los hallazgos de Aebi et al. (2021) sobre el hecho de que las herramientas de gestión de la intervención en adicciones tienen la capacidad de predecir la reincidencia delictiva en adolescentes con un elevado patrón de consumo de drogas, objetivo interesante para la investigación futura.

En relación con el cuarto objetivo, centrándonos en la información procedente del cumplimiento de los objetivos segundo y tercero, se creó un modelo de regresión por bloques en el que se incluyeron variables estáticas, obtenidas del expediente judicial, variables dinámicas, medidas en la entrevista T-ASI al finalizar el internamiento, y de consumo de drogas, procedentes de la entrevista T-ASI tras el internamiento. El modelo de regresión clasificó correctamente al 92.6% de los casos, pronosticando de manera adecuada el 84.4% de los reincidentes y el 96.8% de los no reincidentes y permitiendo que el modelo de regresión desarrollado explique el 80.5% del cambio de la reincidencia delictiva.

El modelo encontró siete variables estáticas que predicen la reincidencia delictiva tras un año de seguimiento, que indican que a mayor cronicidad de la conducta antisocial, caracterizada por un mayor número de expedientes judiciales que propician el internamiento e internamientos previos por comisión de delitos, mayor probabilidad de reincidencia delictiva un año después de la finalización de la medida judicial. En una población con una conducta antisocial tan asentada parece interesante, a la vista de los datos obtenidos, optar por medidas contenedoras al inicio del internamiento, a través de la ejecución de medidas en régimen cerrado, flexibilizando la medida tras con el cumplimiento de los objetivos de los programas individualizados de ejecución, utilizando medidas en régimen semiabierto. De igual modo, la duración de la medida parece una variable a tener en cuenta en los análisis de reincidencia delictiva. Las medidas más cortas, propiciadas por expedientes de menor gravedad, y las más largas, en las se han tenido más opciones para poder reforzar la intervención terapéutica, aparecen como predictoras de una menor reincidencia. Por último, se ha de destacar que la nacionalidad española aparece como predictora de reincidencia delictiva si se compara con el grupo de adolescentes de nacionalidad latinoamericana, lo que podría explicarse por el efecto positivo del internamiento y de las intervenciones de Servicios Sociales en la superación del duelo migratorio y en la adquisición de recursos básicos de integración social, objetivo interesante de estudio futuro.

De igual modo, el modelo detectó cinco variables dinámicas que actuaban como predictores de la reincidencia delictiva, destacando los problemas asociados al consumo de drogas, en especial al de cannabis, problemas de empleo, escolares, psíquicos y legales. Los datos obtenidos y su direccionalidad concuerdan con los hallazgos previos (Aguilar Ruiz y Pereda, 2021), a excepción de los problemas de empleo y soporte vital, en los que los datos muestran una direccionalidad inversa a los marcos teórico de referencia en el abordaje de la conducta antisocial (Bonta y Andrews, 2017). Este pronóstico inesperado puede estar ocasionado por las características concretas de la muestra a estudio. Al finalizar el internamiento muchos de los participantes retornan a sus familias de origen y prosiguen con el proceso formativo iniciado en cumplimiento de la medida judicial, actividad que favorece la reducción del riesgo en las variables de educación, pero aumenta la puntuación de riesgo en soporte vital y empleo, ya que el adolescente no ejerce actividad profesional alguna y sigue dependiendo de su entorno familiar para poder subsistir. Estos resultados entran en contradicción con de estudios más recientes realizados en población española (Cuervo et al., 2017; Fernández, 2018; Ortega-Campos et al., 2020; Ortega-Campos et al., 2014), que demuestran una mayor presencia de variables estáticas como factores predictivos de la reincidencia delictiva, confirmando las tesis clásicas de los estudios de reincidencia en adolescentes (Mulder et al., 2010), hallándose variables estáticas, pero sobre todo dinámicas, que actúan como predictoras de la reincidencia delictiva, especialmente en las variables medidas al final.

En cuanto al quinto objetivo, se ha podido constatar el efecto mediador de las variables dinámicas en las estáticas en la reincidencia delictiva a través de tres rutas. A pesar de que las variables estáticas medidas al inicio del internamiento funcionan como predictores de reincidencia delictiva, cuando son incluidas en el modelo de mediación con el resto de las variables dinámicas pierden dicho poder predictivo, poniendo de manifiesto que el efecto de las variables estáticas en la reincidencia delictiva está mediado por diversas variables dinámicas. Estas evidencias están en línea con las aportaciones del modelo de Bonta y Andrews (2017), los cuales explicaron la conducta antisocial a través de la interrelación continua entre variables personales y situacionales. Los resultados del presente estudio ponen de manifiesto la necesidad de diseñar y aplicar estrategias de intervención que repercutan en las variables dinámicas abordables durante la ejecución de las medidas judiciales, mediando con ello el efecto de las variables estáticas en los procesos de reinserción.

A este respecto, los resultados del presente estudio pueden ser un contrapeso a las tendencia actual de investigación, ya que las pocas investigaciones que han abordado el fenómeno de la reincidencia delictiva desde modelos de moderación o mediación se sirven del estudio de variables estáticas (Craig et al., 2022; Wojciechowski 2023), incidiendo en la tendencia apuntada en las investigaciones españolas de la última década (Cuervo et al., 2017; Fernández, 2018; Ortega-Campos et al., 2020; Ortega-Campos et al., 2014).

La información que aportan los resultados de este estudio es valiosa, ya que a la hora de planificar las intervenciones para dismunuir el riesgo de reincidencia en esta población afirmar que tan solo las variables estáticas son capaces de predecir una menor reincidencia implica de manera implícita asumir que es imposible que el sistema de justicia juvenil pueda ofrecer alternativas de intervención adecuadas para la reducción del riesgo de reincidencia. Los datos obtenidos en los estudios españoles, que dan un mayor peso predictivo a las variables estáticas, pueden estar condicionados por no haberse filtrado la muestra entre casos con conductas antisociales graves o leves. Como establece la Ley Orgánica 5/2000, de 12 de enero, reguladora de la responsabilidad penal de los menores (Boletín Oficial del Estado, 2000), el sistema de justicia juvenil español da una respuesta temprana ante cualquier delito, por lo que es necesario filtrar los casos por la gravedad de la conducta delictiva, como recomienda Mulder et al. (2010), lo que permitirá poder ofrecer modelos de intervención más ajustados a los diversos perfiles de menores infractores incluidos en procesos judiciales.

A este respecto, este estudio permite incluir los modelos de intervención dentro del subgrupo de menores infractores con un mayor consumo de drogas y con una historia delictiva asentada, siendo preciso por tanto desarrollar y reforzar los programas de intervención orientados al tratamiento del consumo de drogas y al refuerzo de los procesos educativos en los Centros de Ejecución de Medidas Judiciales.

Los resultados de esta investigación deben de tener en cuenta las limitaciones propias de un estudio de estas características. De este modo, el tamaño muestral, el muestreo no aleatorizado y el hecho de que la recogida de información se haya realizado en un único centro pueden limitar la validez externa del estudio. De igual modo, las conclusiones obtenidas tan solo se podrán extrapolar a adolescentes varones, pero no a la población femenina. Estas limitaciones pueden explicar la ausencia de predictores de la reincidencia delictiva asociados a la evolución de la problemática familiar de los participantes, variable claramente establecida como herramienta fundamental de intervención en menores infractores (Bonta y Andrews, 2017).

En sentido prospectivo, y con el fin de poder solventar las limitaciones del presente estudio, sería de interés en próximas investigaciones incluir la muestra completa de menores infractores, no solo la submuestra de consumo elevado y riesgo de reincidencia. De este modo se podría contrastar en un único estudio que las variables predictoras de reincidencia delictiva en el perfil de estudio son distintas de las de una población con un comportamiento delictivo menos cronificado y menos problemas con el consumo de drogas.

Extended Summary

A great deal of the study of juvenile antisocial behaviour is aimed at determining the predictive factors of criminal recidivism (Roncero et al., 2018). There is no clear consensus on the factors which most frequently lead to future criminal behaviour among young people previously convicted of a crime (Güler Aksu et al., 2022). Along the same lines, there is no single explanation for this phenomenon and in the majority of cases it is the result of a confluence of various factors (Barnert et al., 2021).

Intervention protocols and tools that evaluate the risk of recidivism are largely based on the model proposed by Andrews and Bonta (Benedicto & Roncero, 2020). According to this model, antisocial behaviour can be explained by the continuous interrelation between personal and situational variables. The model identifies a number of risk factors, both static (invariable within the intervention model, such as a person’s age at onset of their antisocial behaviour or prior criminal record) and dynamic (factors that can be addressed through treatment programs, such as family, social or educational problems), these being the most effective predictors of criminal recidivism (Bonta & Andrews, 2017).

The majority of studies on this subject over the last decade in Spain do not support this thesis (Cuervo et al., 2017; Fernández, 2018; Ortega-Campos et al., 2020; Ortega-Campos et al., 2014). Few Spanish studies have taken into account the dynamic factors which predict of criminal recidivism (García-García et al., 2016; Garrido-Genovés et al., 2017).

Thus, it is necessary to conduct a study of the Spanish youth who have committed serious criminal offences and who have severe drug abuse issues prior to entering the juvenile justice system. The first objective is to quantify the sample’s rate of criminal recidivism. The second objective is to evaluate the predictive power of the variables evaluated by the IGI-J test in terms of criminal recidivism both at the moment of incarceration and afterwards. The third objective is to evaluate the predictive power of the variables evaluated by the T-ASI test in terms of criminal recidivism at the moment of incarceration and afterwards. The fourth objective is to conduct an exploratory analysis to develop a predictive model identifying risk factors for criminal recidivism based on the regression models used for the second and third objective.

Method

Participants

At total of 95 young people, all male, participated in the study, all of whom completed their sentences in a closed, semi-open or combined closed/semi-open regime at the CEMJTC [Centro de Ejecución de Medidas Judiciales Teresa de Calcuta] between January 2016 and January 2018 and were released with a minimum of 12-month supervision or probationary period. Three parameters were used as control variables for inclusion in the study. The first was a score of 4 or higher on the Interviewer Severity Rating of the T-ASI test; the second was an initial minimum score of 23 for total risk in the IGI-J test; and the third, having satisfactorily completed the first interview after release with their probation officer.

Instruments

The Teen-Addiction Severity Index (T-ASI) (Kaminer et al., 1991); the Youth Level of Service/Case Management Inventory (YLS/CMI) (Hoge, 2005). This study made use of the Spanish adaptation of the YLS/CMI, Inventario de Gestión e Intervención para Jóvenes (IGI-J) (Garrido et al., 2004); and the Consultation of Case Files.

Procedure

This study used a longitudinal, non-randomised, repeated measures model.

Results

Regarding the first objective, an analysis was made of frequencies and percentages. After the 12-month follow-up period, 32 of the participants were recidivists (33.68%.), committing new crimes, while the remaining 63 participants (66.32%) did not have any new cases opened against them.

For the second and third objectives, binary logistic regression tests were conducted (Enter Method) to evaluate the predictive capacity of the variables measured by the T-ASI and IGI-J at the start of internment and the start of the probation period. The regression model using the variables evaluated in the IGI-J test at the start of internment did not correctly classify the participants, χ²₍₈₎ = 15.15, p = .056, as was the case with the regression model using variables evaluated with the IGI-J tool upon release, χ²₍₈₎ = 14.9, p =.06. Equally, the regression model using the variables evaluated by the T-ASI at the start of internment did not classify the participants correctly, χ²₍₇₎ = 8.28, p =.308. The only regression model which displayed predictive power was that which used variables evaluated with the T-ASI interview conducted after release, accurately classifying 77.9% of cases, χ²₍₇₎ = 37.73, p < .01. The Nagelkerke R² was .454. The two variables which significantly predicted criminal recidivism after the one-year follow-up period were legal problems after release, B = 2.19, p < .01, and school problems after release, B = 1.10, p < .05 (see Table 2).

Finally, for the fourth objective a binary logistic regression (by blocks) was used to determine if the variables of the study, both static and dynamic, were effective predictors of criminal recidivism among the participants. The regression model correctly classified 92.6% of cases, χ²₍₂₃₎ = 82.53, p < .001, accurately predicting some 84.4% of recidivists and 96.8% of non-recidivists. The Nagelkerke R² was .805, indicating that 80.5% of the change in criminal recidivism can be explained by the regression model (Table 3).

The 12 variables which significantly predicted criminal recidivism after one year of follow-up were: length of internment (B = -8.25, p = .035, regime (B = -4.45, p = .045), prior internments (B = -6.38, p = .017), number of cases resulting in the internment (B = 1.02, p = .047), prior studies/education (B = 9.50, p = .041), nationality (B = -5.52, p = .034), drug problems (B = 6.00, p = .047), school problems (B = 4.80, p = .006), employment/resources problems (B = -2.96, p = .013), legal problems (B = 8.88, p = .018), mental health problems (B = 3.06, p = .034), and cannabis consumption (B = -4.81, p = .030).

Discussion

The statement that only static variables are the only effective predictors of lower rates of recidivism implicitly assumes that the juvenile justice system is incapable of offering alternative interventions to reduce the risk of recidivism. The results of Spanish studies which give greater predictive weight to static variables may be conditioned by a defective filtering between cases of minor and major antisocial behaviours. As set forth in Organic Law 5/2000, of January 12, on the criminal responsibility of minors (Boletín Oficial del Estado, 2000), the Spanish juvenile justice system tends to act expeditiously in the case of any criminal act; and it is therefore necessary to distinguish between cases according to the gravity of the criminal behaviour, as recommended by Mulder et al. (2010). Distinguishing between minor and major criminal behaviour will facilitate the development of intervention models which better fit the profile of juvenile offenders in judicial proceedings.

In this line, the present study allows intervention models to be adequately oriented for the specific subgroup of juvenile offenders with higher levels of substance abuse and with a consolidated cycle of criminal behaviour. It is essential to develop and reinforce interventions programs for the treatment of drug abuse and addiction, and reinforcing education programs within Centros de Ejecución de Medidas Judiciales.