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Enregistrement W2077671952 · doi:10.2105/ajph.2014.302498

A Systematic Review of Randomized Controlled Trials of Interventions to Improve the Health of Persons During Imprisonment and in the Year After Release

2015· review· en· W2077671952 sur OpenAlexafffund
Fiona G. Kouyoumdjian, Kathryn E. McIsaac, Jessica Liauw, Samantha Green, Fareen Karachiwalla, Winnie Siu, Kaite Burkholder, Ingrid A. Binswanger, Lori Kiefer, Stuart A. Kinner, Mo Korchinski, Flora I. Matheson, Pam Young, Stephen W. Hwang

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2015
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImprisonmentPsychological interventionRandomized controlled trialMedicineMental healthMEDLINEGerontologyPsychiatryPsychologyCriminologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We systematically reviewed randomized controlled trials of interventions to improve the health of people during imprisonment or in the year after release. We searched 14 biomedical and social science databases in 2014, and identified 95 studies. Most studies involved only men or a majority of men (70/83 studies in which gender was specified); only 16 studies focused on adolescents. Most studies were conducted in the United States (n = 57). The risk of bias for outcomes in almost all studies was unclear or high (n = 91). In 59 studies, interventions led to improved mental health, substance use, infectious diseases, or health service utilization outcomes; in 42 of these studies, outcomes were measured in the community after release. Improving the health of people who experience imprisonment requires knowledge generation and knowledge translation, including implementation of effective interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,010
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations126
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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