Risk stratification and the care pathway
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: It was hypothesised that patients admitted to forensic mental health facilities are stratified along the pathway through care according to levels of need. Level of risk and psychopathology should vary with different levels of security. METHOD: Seventy-five men in a forensic hospital were interviewed by three trained clinicians using the HCR-20 (Historical Clinical Risk Assessment) - clinical and risk items, The Health of the Nation Scales - Secure (HoNOS-SECURE), PANSS (Positive and Negative Syndrome Scale), GAF (Global Assessment of Functioning) and the CANFOR (Camberwell Assessment of need Forensic Version). RESULTS: The mean scores on a variety of clinical measures were higher in admission/high security areas and progressively lower in rehabilitation and pre-discharge areas. As patients moved through the pathways of care, they improved in a number of areas including psychiatric morbidity, risk, function, unmet needs. The following results stratified significantly; the HCR-20 summated clinical and risk (F = 9.2, df = 5, p < 0.001), the HoNOS secure (F = 18.2, df = 5, p < 0.001), PANSS (positive, general and total), GAF, staff and user unmet needs on the CANFOR. CONCLUSIONS: The data indicate that the theoretical organisation of the units of the hospital into high, medium and low security units to form a coherent pathway through care is reflected in practice. This is a transparent route out of secure care in which restrictions are proportionate to risk and supports proportionate to need. It is unclear whether alternative models, consisting of a series of generic unstratified units for admission and discharge, all at the same level of therapeutic security, allow for the provision of treatment programmes and relational interventions appropriate to the patient's stage of recovery and rehabilitation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».