Conflicting Canadian views on the value of community treatment orders: Implications for Australia and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is controversy as to whether community treatment orders reduce health service use, or improves clinical outcome and social functioning. Given the widespread use of these powers in North America, Australasia and Europe, this workshop assesses their benefit and potential harms.Objectives: To debate the utility of community treatment orders from the legal, clinical and research viewpoints.Method: An introduction by the presenter (SK) followed by a videotaped debate between the three authors (SK, AK, MT).Findings: There is a marked divergence of views on the effectiveness of community treatment orders. On one hand, compulsory community treatment may help to avoid still more restrictive outcomes such as arrest or imprisonment. They may improve access to treatment. People receiving compulsory community treatment are also less likely to be victims of violent or non-violent crime. However, in terms of numbers needed to treat, it would take 85 CTOs to prevent one readmission, 27 to prevent one episode of homelessness and 238 to prevent one arrest. The best evidence exists for conditional discharges, where patients are placed on an order on leaving hospital, rather than for orders made in the community. However much of the data relate to short-term outcomes and more research is needed into longer-term effects of such interventions.Conclusions: Given the similarities between Canadian and Australasian legislation, conclusions are generalisable among the constituent jurisdictions. It is important to acknowledge the limits of our knowledge and lack of consensus about community treatment orders, in spite of their widespread use.
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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 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».