Criminal Behavior and Victimization Among Homeless Individuals With Severe Mental Illness: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of the systematic review were to estimate the prevalence and correlates of criminal behavior, contacts with the criminal justice system, and victimization among homeless adults with severe mental illness. METHODS: MEDLINE, Embase, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and Web of Science were searched for published empirical investigations of prevalence and correlates of criminal behavior, contacts with the justice system, and episodes of victimization in the target population. RESULTS: The search yielded 21 studies. Fifteen examined prevalence of contacts with the criminal justice system; lifetime arrest rates ranged between 62.9% and 90.0%, lifetime conviction rates ranged between 28.1% and 80.0%, and lifetime incarceration rates ranged between 48.0% and 67.0%. Four studies examined self-reported criminal behavior, with 12-month rates ranging from 17.0% to 32.0%. Six studies examined the prevalence of victimization, with lifetime rates ranging between 73.7% and 87.0%. Significant correlates of criminal behavior and contacts with the justice system included criminal history, high perceived need for medical services, high intensity of mental health service use, young age, male gender, substance use, protracted homelessness, type of homelessness (street or shelter), and history of conduct disorder. Significant correlates of victimization included female gender, history of child abuse, and depression. CONCLUSIONS: Rates of criminal behavior, contacts with the criminal justice system, and victimization among homeless adults with severe mental illness are higher than among housed adults with severe mental illness.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».