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Enregistrement W2084185963 · doi:10.1017/s1121189x00007855

Evaluating the closure or downsizing of psychiatric hospitals: social or clinical event?

2000· article· en· W2084185963 sur OpenAlexaff
Alain Lesage

Notice bibliographique

RevueEpidemiologia e Psichiatria Sociale · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHistorical Psychiatry and Medical Practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosure (psychology)PsychiatryCognitive reframingMental healthSocial psychiatryPsychologyEpidemiologyHealth careMedicinePsychotherapistPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The evaluation matrix recently proposed by Tansella and Thornicroft suggests that the field of social and epidemiological psychiatry has focussed more on the individual/patient level of mental health care services than the system level. Moreover, phenomena such as deinstitutionalization have been examined more as clinical events than as social ones. The aims here are to deepen our understanding of deinstitutionalization, particularly as regards the downsizing/closure and role of psychiatric hospitals. METHODS: I begin by reviewing the manifest and latent functions of psychiatric hospitals. This is followed by a discussion of how these functions must be met by any comprehensive community-oriented system of mental health care for severely mentally ill patients. Also, in order to reframe the downsizing/closure of psychiatric hospitals as a social event for the field of social psychiatry and psychiatric epidemiology, I posit that the process of deinstitutionalization is driven today by the same forces that were present at the outset of the movement. RESULTS: I review four recent series of studies addressing primarily the outcomes, but also other aspects, of the downsizing/closure of psychiatric hospitals, with a view to illustrating the methods used, the results obtained and the blind angles missed in this research. CONCLUSIONS: Lessons are drawn on how to fill certain vacant cells of the matrix.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,300 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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