The impact of mental health services on arrests of offenders with a serious mental illness.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of mental health services on arrests of offenders with a serious mental Illness (SMI) by assessing changes in associations between receipt of outpatient and emergency room/inpatient services and arrests one, two, and three quarters later. A variety of data sets were used for identifying 3,769 offenders who were in the Pinellas County Florida jail between 7/1/2003 and 6/30/ 2004, and 7,755 offenders who were in the Harris County Texas jail between 10/1/2005 and 9/30/2006. Arrests, out-patient and emergency room/inpatient services were assigned to one of 16 ninety-day periods between 7/1/2002 and 6/10/2006 in Pinellas County and one of 12 such periods between 10/1/2004 and 9/15/2007 in Harris County. Generalized estimating equations were used. Covariates were age, gender, race, diagnosis, and homelessness. The results were also adjusted for exposure to arrests. In Pinellas County, outpatient services significantly reduced the risks of arrests 1 quarter later by 17% (odds ratio [OR] = 0.83, 95% confidence interval [CI]: 0.78-0.87, p < .001), two quarters later by 11% (OR = 0.89, 95% CI: 0.84-0.94, p < .001), and three quarters later by 9% (OR = 0.91, 95% CI: 0.86-0.96, p = .001). In Harris County, these services reduced the risk of arrest 1 quarter later by 5% (OR = 0.95, 95% CI: 0.91-0.99, p = .028), but not two and three quarters later. In Pinellas County, ER/inpatient services increased the risk of arrests by 22% (OR = 1.23, 95% CI: 1.15-1.30, p < .001), 8% (OR = 1.08, 95% CI: 1.02-1.15, p = .010) and 11% (OR = 1.11, 95% CI: 1.02-1.16, p = .001) one, two, and three quarters later. In Harris County, these services increased the risk of arrest only 1 quarter later (OR = 1.16, 95% CI: 1.11-1.22, p < .001). Results suggest that service receipt and its timing may have had some impact on the arrests of adults with a SMI and criminal justice involvement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».