Improving Collaborative Practice to Address Offender Mental Health: Criminal Justice and Mental Health Service Professionals' Attitudes Toward Interagency Training, Current Training Needs, and Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Background: Professionals from the mental health and criminal justice systems must collaborate effectively to address offender mental health, but interprofessional training is lacking. Pedagogical frameworks are required to support the development of training in this new area. To inform this framework, this article explores the readiness of professionals toward interprofessional training and demographic differences in these. It explores expectations of interprofessional training, perceived obstacles to collaborative working, interprofessional training needs, and challenges facing delivery.Methods and Findings: A concurrent mixed methods approach collected data from professionals attending a crossing boundaries interprofessional workshop. Data were collected through a combination of the Readiness for Interprofessional Learning Scale (RIPLS) questionnaire (N = 52), free text questions (N = 52), and focus groups (N = 6). Mental health and criminal justice professionals' attitude toward interprofessional learning were positive (M = 17.81; N = 43). They did not see their own service as insular (M= 4.02; N = 44) and reported strong person centredness (M = 6.07; N = 43). These findings suggest professionals are open to the introduction and implementation of future interprofessional training. There were no significant demographic differences in these attitudes.Conclusions: Professionals raised a range of generic curriculum and educator mechanisms in the development of future interprofessional training, suggesting the transfer of pedagogical frameworks from established interprofessional programs into this new arena is feasible. Context-specific factors, such as offender national policy agendas and the challenges of user involvement for mentally ill offenders, must be taken into account. Greater clarity on multi- versus interprofessional training is still required with this group of professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».