Contact Between Police and People With Mental Disorders: A Review of Rates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is widespread belief that people with mental disorders are overrepresented in police encounters. The prevalence of such interactions is used as evidence of extensive problems in our health care and social support systems. The goal of this study was to estimate the rates of police arrests among people with mental disorders, police involvement in pathways to mental health care, and police calls for service involving persons with mental disorders. METHODS: A systematic review was performed with seven multidisciplinary databases. Additional studies were identified by reviewing the reference lists of all included records and by using the "related articles" and "cited articles" tools in the Web of Science database. Studies were included if they were published in peer-reviewed journals, reported primary research findings, and were written in English. RESULTS: Eighty-five unique studies covering 329,461 cases met inclusion criteria. Data reported in 21 studies indicated that one in four people with mental disorders have histories of police arrest. Data from 48 studies indicated that about one in ten individuals have police involved in their pathway to mental health care. Data reported in 13 studies indicated that one in 100 police dispatches and encounters involve people with mental disorders. CONCLUSIONS: These estimates illuminate the magnitude of the issue and supply an empirically based reference point to scholars and practitioners in this area. The findings are useful for understanding how local trends regarding police involvement in the lives of people with mental disorders compare with rates in the broader research literature.
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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 | 0,021 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».