START Changing Practice: Implementing a Risk Assessment and Management Tool in a Civil Psychiatric Setting
Notice bibliographique
Résumé
The assessment and management of risk for violence among individuals with a mental illness, traditionally the responsibility of specialized forensic institutions, are now becoming increasingly necessary in civil mental health services. The Short Term Assessment of Risk and Treatability (START) is a patient-centered scheme informing multiple risk domains through a comprehensive assessment of dynamic risk factors and strengths, based on a fixed set of definitions. However, there is a dearth of literature on the implementation of such tools in real life mental health settings, their relation to future behavior and their perceived usefulness in clinical settings. In this article, we describe the process of implementing the START on a civil psychiatric hospital unit in Canada taking into account typical barriers to the dissemination of evidence-based practices. The results of a longitudinal prospective mixed method (qualitative and quantitative) implementation study indicate that the START was well integrated into the unit's clinical and administrative activities. In these times of financial constraints in mental health services, as well as the increased pressure of mental health services to manage a wide variety of challenging behaviors, risk management tools can provide help in improving patient care and empowering staff to better understand violence and other challenging behaviors. This paper concludes with a discussion of the need to develop implementation research in the field of forensic mental health services in order to reduce the gap between research and practice.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».