Stopping the revolving door: A meta-analysis on the effectiveness of interventions for criminally involved individuals with major mental disorders.
Notice bibliographique
Résumé
Faced with high and increasing rates of mental disorder within the criminal justice system (CJS), a range of interventions have been implemented in an effort to prevent continued involvement in criminal activities among this population. A meta-analytic review was undertaken to consider the effectiveness of interventions for criminally involved adults with a mental disorder targeting either improved criminal justice or mental health outcomes. Furthermore, characteristics that were hypothesized to predict better outcomes were examined. Studies that considered sex offender interventions, or focused solely on antisocial personality, intellectual and cognitive, or substance use disorders were excluded. Results assuming a fixed-effects model combining 37 effect sizes from 25 studies (N = 15,678) support the effectiveness of these interventions in terms of reductions in any CJS involvement (d = 0.19 excluding one outlier). Interventions had no significant effect on an aggregate mental health outcome (d = 0.00). However, when considering distinct mental health outcomes, intervention participants had significantly better functioning (d = 0.20) and fewer symptoms (d = 0.12). There were no significant effects of the interventions on mental health service or medication use. Moderator analyses identified seven sample, intervention, and design characteristics that were related to the magnitude of the effect sizes for criminal justice outcomes, and suggest implications for service provision, policy, and research. Results suggested some relationship between intervention effects on mental health and criminal justice reinvolvement, although future research is needed in this area, especially given the absence of mental health outcome data in many studies.
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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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».