Factors associated with the use of intrusive measures at a tertiary care facility for children and youth with mental health and developmental disabilities
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to identify some of the explanatory factors associated with the use of intrusive measures among children with mental health and developmental disabilities in psychiatric facilities. Intrusive intervention data were collected using an organizational database that was developed internally at a tertiary care facility. The sample was composed of 338 children/youth aged between 6 and 18 years (mean = 12.33, standard deviation = 2.70) admitted within a 2-year period. Logistic regression was used to examine the relationship between chemical restraint, physical restraint and secure isolation, and programme type after controlling for demographic and other relevant client characteristics. The study found that the number of chemical restraints and secure isolations was higher for clients with developmental disabilities than for clients with mental health, whereas the number of physical restraints was lower for clients with developmental disabilities than clients with mental health issues. Demographic variables also predicted specific types of intrusive measures. The results of this study outline the differential factors associated with specific types of intrusive measures to control aggressive and self-harm behaviours. The paper also outlines cultural change initiatives, organizational interventions, and policy implications for best practice services for children/youth in psychiatric facilities to further reduce intrusive measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».