Effectiveness of Community Treatment Orders: The International Evidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Community treatment orders (CTOs) exist in more than 75 jurisdictions worldwide. This review outlines findings from the international literature on CTO effectiveness. METHOD: The article draws on 2 comprehensive systematic reviews of the literature published before 2013, then uses the same search terms to identify studies published between 2013 and 2015. The focus is on what the literature as a whole tells us about CTO effectiveness, with particular emphasis on the strength and weaknesses of different methodologies. RESULTS: The results from more than 50 nonrandomized studies show mixed results. Some show benefits from CTOs while others show none on the most frequently reported outcomes of readmission, time in hospital, and community service use. Results from the 3 existing randomized controlled trials (RCTs) show no effect of CTOs on a wider range of outcome measures except that patients on CTOs are less likely than controls to be a victim of crime. Patients on CTOs are, however, likely to have their liberty restricted for significantly longer periods of time. Meta-analyses pooling patient data from RCTs and high quality nonrandomized studies also find no evidence of patient benefit, and systematic reviews come to the same conclusion. CONCLUSION: There is no evidence of patient benefit from current CTO outcome studies. This casts doubt over the usefulness and ethics of CTOs. To remove uncertainty, future research must be designed as RCTs.
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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 | 0,023 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».