Reinstitutionalisation in mental health care: comparison of data on service provision from six European countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish whether reinstitutionalisation is occurring in mental health care and, if so, with what variations between western European countries. DESIGN: Comparison of data on changes in service provision. SETTING: Six European countries with different traditions of mental health care that have all experienced deinstitutionalisation since the 1970s--England, Germany, Italy, the Netherlands, Spain, and Sweden. OUTCOME MEASURES: Changes in the number of forensic hospital beds, involuntary hospital admissions, places in supported housing, general psychiatric hospital beds, and general prison population between 1990-1 and 2002-3. RESULTS: Forensic beds and places in supported housing have increased in all countries, whereas changes in involuntary hospital admissions have been inconsistent. The number of psychiatric hospital beds has been reduced in five countries, but only in two countries does this reduction outweigh the number of additional places in forensic institutions and supported housing. The general prison population has substantially increased in all countries. CONCLUSIONS: Reinstitutionalisation is taking place in European countries with different traditions of health care, although with significant variation between the six countries studied. The precise reasons for the phenomenon remain unclear. General attitudes to risk containment in a society, as indicated by the size of the prison population, may be more important than changing morbidity and new methods of mental healthcare delivery.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».