The clinical profiles of forensic inpatients with intellectual disabilities in a specialized unit
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Individuals with intellectual disability (ID), mental health needs and criminal justice system involvement are likely to be admitted to forensic units; however, not all of those individuals are served in that system. It is, therefore, important to understand the profile of those admitted to non‐forensic specialized units for individuals with ID and mental health issues. This paper aims to address this issue. Design/methodology/approach Demographic, clinical and criminal profiles of individuals discharged over nine years from a specialized dual diagnosis program were reviewed to delineate clinical subgroups. Findings A total of 20 out of 84 total discharges were identified as having past or current criminal justice system involvement. The most common offence was assault and 60 per cent of these individuals had admissions longer than one year. Subgroups by psychiatric diagnosis differed in their age, legal status, offence history, and length of hospital stay, as well as in therapeutic interventions and discharge process. Research limitations/implications The results suggest that inpatients with ID and criminal justice system involvement present with unique treatment, support and risk management needs based on psychiatric diagnosis. The number of individuals in clinical subgroups was low, thus further research is needed to determine if the observed patterns hold true in bigger samples. Originality/value The study delineates the complexity and heterogeneity of treatment and supports needs of individuals with intellectual disabilities and offending behaviour.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».