Randomized and non-randomized evidence for the effect of compulsory community and involuntary out-patient treatment on health service use: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited randomized controlled trial (RCT) evidence for compulsory community treatment. Other study methods may clarify their effectiveness. We reviewed RCT and non-RCT evidence for the effect of compulsory community treatment on hospital admissions, bed-days, compliance and out-patient contacts. METHOD: A systematic review of RCTs, controlled before-and-after (CBA) studies, and interrupted time series (ITS) analyses. Meta-analysis of RCTs. RESULTS: Eight papers covering five studies (two RCTs and three CBAs) met inclusion criteria (total n=1108). There was no statistical difference in 12-month admission rates between subjects on involuntary out-patient treatment and controls. Survival analyses of time to admission were equivocal. All five studies reported decreases in the number of bed-days following involuntary out-patient treatment but this only reached statistical significance in one situation; patients receiving the intervention were less likely to have admissions of over 100 days. There was no difference in treatment adherence between the intervention and control groups in either RCT or two of the CBA studies. However, the third CBA study reported a statistically significant increase of nearly five visits in the mean number of overall contacts in the involuntary out-patient treatment group. CONCLUSIONS: The evidence for involuntary out-patient treatment in reducing either admissions or bed-days is very limited. It therefore cannot be seen as a less restrictive alternative to admission. Other effects are uncertain. Evaluation of a wide range of outcomes should be included if this type of legislation is introduced.
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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 | 0,035 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».