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Enregistrement W2089667025 · doi:10.1177/0093854806291248

A Multisite Study of Community Treatment Programs for Mentally Ill Offenders With Major Mental Disorders

2007· article· en· W2089667025 sur OpenAlexaff
Sheilagh Hodgins, Anders Tengström, Åsa Eriksson, Reidar Österman, Robert Kronstrand, Derek Eaves, Stephen D. Hart, Christopher Webster, Deborah Ross, Alexander Levin, Sten Levander, Eva Tuninger, Rüdiger Müller‐Isberner, Roland Freese, Jari Tiihonen, Irma Kotilainen, Eila Repo‐Tiihonen, Kirsi Väänänen, Markku Eronen, Aila Vokkolainen, Heikki Vartiainen

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensVancouver General HospitalRiverview HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryCommitMentally illMental healthSuicide preventionCatchment areaForensic psychiatryMedicinePoison controlHuman factors and ergonomicsInjury preventionPsychologyMental illnessMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents reasons for undertaking “The Comparative Study of the Prevention of Crime and Violence by Mentally Ill Persons” and reasons for decisions regarding the study design and choice of measures. A brief portrait of the forensic patients that have been recruited is also presented. Community treatment programs could offer long-term cost-effective care for offenders with major mental disorders (MMDs). The study aims to identify the necessary ingredients of an effective program. Sites are selected in four countries where identification of most, if not all, persons with MMD who commit crimes within the catchment area was possible. Within each site, two samples of patients with MMD are recruited, one from a forensic hospital and one from a general psychiatric hospital. Assessments are completed prior to discharge. Participants are followed during a 5-year period. Comparisons of the forensic patients recruited in the four sites indicate many more similarities than differences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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