Canadian Studies on the Effectiveness of Community Treatment Orders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Community treatment orders (CTOs) for people with severe mental illnesses are used across most of Canada. It is unclear if they can reduce health service use, or improve clinical and social outcomes. This review summarizes the evidence from studies conducted in Canada. METHOD: A systematic literature search of PubMed and MEDLINE to March 2015 was conducted. Inclusion criteria were quantitative and qualitative studies undertaken in Canada that presented data on the effect of CTOs on outcomes. RESULTS: Nine papers from 8 studies were included in the review. Four studies compared health service use before and after compulsory treatment as well as engagement with psychosocial supports. Three were qualitative evaluations of patients, family, or staff and the last was a postal survey of psychiatrists. Hospital readmission rates and days spent in hospital were all reduced following CTO placement, while outpatient attendance and participation in psychiatric services and housing all improved. Family members and clinicians were generally positive about the effect of CTOs but patients were ambivalent. However, the strength of the evidence was limited as many of the studies were small, only one included control subjects, and there was no adjustment for potential confounders using either matching or multivariate analyses. Only 2 qualitative studies included the views of patients and their families. CONCLUSIONS: The evidence base for the use of CTOs in Canada is limited and this lack of Canadian research is in marked contrast to other countries where there have been large studies that have used randomized or matched control subjects. Their use should be kept under review.
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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 | 0,024 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».