Women Inmates' Mental Health Needs: Evidence of the Validity of the Jail Screening Assessment Tool (JSAT)
Notice bibliographique
Résumé
In British Columbia, Canada, the challenge of caring for mentally disordered inmates in jails has been met with a two-tiered assessment approach: screening followed by comprehensive assessments. Intake interviewers evaluate mental disorder and risk for violence, suicide, self-harm, and victimization. The screening and risk management procedures were published in the Jail Screening Assessment Tool (JSAT). The results of two prospective studies of mental health screening with the JSAT in two samples of women inmates are presented. The first study reports the prevalence of mental health needs among female inmates based on results from JSAT and the Brief Psychiatric Rating Scale-Expanded (BPRS-E). The second study tested the validity of referrals to the mental health program based on ∼20 min. semi-structured intake interviews using the JSAT (includes the BPRS-E) compared to independent evaluations of mental disorder with the Structured Clinical Interview for DSM-IV Non-Patient Edition (SCID-I/NP). Results of both studies indicated a high rate of substance abuse and other serious mental illnesses among female inmates. In the second study, intake interviewers using the JSAT were in agreement with independent SCID assessments at a rate significantly better than chance; yielding a sensitivity of 70.6% and a specificity of 75.0%. These preliminary results suggest the JSAT is a potentially effective tool for identifying female inmates in need of mental health services and specialized placement.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».