Prison health‐care wings: Psychiatry's forgotten frontier?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is worldwide evidence of high rates of mental disorder among prisoners, with significant co-morbidity. In England and Wales, mental health services have been introduced from the National Health Service to meet the need, but prison health-care wings have hardly been evaluated. AIMS/HYPOTHESES: To conduct a service evaluation of the health-care wing of a busy London remand (pre-trial) prison and examine the prevalence and range of mental health problems, including previously unrecognised psychosis. METHODS: Service-use data were collected from prison medical records over a 20-week period in 2006-2007, and basic descriptive statistics were generated. RESULTS: Eighty-eight prisoners were admitted (4.4 per week). Most suffered from psychosis, a third of whom were not previously known to services. Eleven men were so ill that they required emergency compulsory treatment in the prison under Common Law before hospital transfer could take place. Over a quarter of the men required hospital transfer. Problem behaviours while on the prison health-care wing were common. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Prison health-care wings operate front-line mental illness triaging and recognition functions and also provide care for complex individuals who display behavioural disturbance. Services are not equivalent to those in hospitals, nor the community, but instead reflect the needs of the prison in which they are situated. There is a recognised failure to divert at earlier points in the criminal justice pathway, which may be a consequence of national failure to fund services properly. Hospital treatment is often delayed.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».