A comparison of scoring models for computerised mental health screening for federal prison inmates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are high rates of mental disorder in correctional environments, so effective mental health screening is needed. Implementation of the computerised mental health screen of the Correctional Service of Canada has led to improved identification of offenders with mental health needs but with high rates of false positives. AIMS: The goal of this study is to evaluate the use of an iterative classification tree (ICT) approach to mental health screening compared with a simple binary approach using cut-off scores on screening tools. METHODS: A total of 504 consecutive admissions to federal prison completed the screen and were also interviewed by a mental health professional. Relationships between screening results and more extended assessment and clinical team discussion were tested. RESULTS: The ICT was more parsimonious in identifying probable 'cases' than standard binary screening. ICT was also highly accurate at detecting mental health needs (AUC=0.87, 95% CI 0.84-0.90). The model identified 118 (23.4%) offenders as likely to need further assessment or treatment, 87% of whom were confirmed cases at clinical interview. Of the 244 (48.4%) offenders who were screened out, only 9% were clinically assessed as requiring further assessment or treatment. Standard binary screening was characterised by more false positives and a comparable false negative rate. CONCLUSIONS: The use of ICTs to interpret screening data on the mental health of prisoners needs further evaluation in independent samples in Canada and elsewhere. This first evaluation of the application of such an approach offers the prospect of more effective and efficient use of the scarce resource of mental health services in prisons. Although not required, the use of computers can increase the ease of implementing an ICT model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle