Correlates of restraint and seclusion for adults with intellectual disabilities in community services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some individuals with intellectual disabilities (IDs) exhibit aggressive behaviour directed towards themselves, others or the environment. Displaying aggressive behaviour is associated with a number of negative consequences such as the exposure to restrictive interventions. This study aims to identify personal and environmental factors related to the use of restrictive measures among persons with IDs living in the community. METHODS: Data for 81 adults with IDs were collected through a mail survey. The questionnaires acquired information on demographic variables, physical health and psychiatric diagnoses, medication, residential setting, support worker experience and prevalence of restraint and seclusion. The type and severity of aggressive behaviours were measured by the Modified Overt Aggression Scale. RESULTS: The prevalence of restrictive measures was 63.0%: 44.4% seclusion, 42.0% physical restraint and 27.2% mechanical restraint. The mode of communication, anxiolytic medication, severity of the aggressive behaviours, presence of a functional assessment on aggressive behaviours, and support workers' experience with persons with IDs were predictors of restrictive measures. CONCLUSION: The results of this study have several clinical implications for practitioners working with persons with IDs who exhibit aggressive behaviours. More research is needed to expand our understanding of the use of restrictive measures and reduce its frequency.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».