Supportive housing and forensic patient outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, Review Boards are mandated to evaluate individuals found Not Criminally Responsible on Account of Mental Disorder (NCRMD) on an annual basis and render 1 of 3 dispositions: (a) custody, (b) conditional discharge, or (c) absolute discharge. To promote social reintegration, conditional discharge can be ordered with the condition to live in supportive housing. However, NCRMD accused face great barriers to housing access as a result of the stigma associated with the forensic label. The goal of this study was to evaluate the role of housing in the clinical and criminal trajectories of forensic patients as they reintegrate into the community. Data for this study were extracted from a national study of individuals found NCRMD in Canada (Crocker, Nicholls, Seto, Côté, et al., in press). The present study focuses on a random sample of NCRMD accused in the province of Québec, who were under a conditional discharge disposition during the study period (n = 837). Controlling for sociodemographic, clinical, and criminal variables, survival analysis showed that individuals placed in independent housing following a conditional discharge from the Review Board were 2.5 times more likely to commit a new offense, nearly 3 times more likely to commit an offense against a person, and 1.4 times more likely to be readmitted for psychiatric treatment compared with individuals residing in supportive housing. These results point to the influence housing can have on the trajectories of forensic patients, above and beyond a range of clinical, criminological, and sociodemographic factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».