Recidivism and Inmate Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: With over 700,000 mentally ill inmates are held in U.S. jails and prisons, this study provides a comprehensive assessment of the effect of mental illness among released prisoners on a series of re-entry recidivism outcomes. Methods: Using a cohort of 200,889 inmates released from Florida prisons from 2004 to 2011, several recidivism outcomes are examined among 40,145 individuals with a mental health diagnosis and 10,826 with a serious mental illness are compared with inmates without a mental illness diagnosis. We control for a host of factors known to influence recidivism outcomes using binary logistic regression for one, two, and three year follow-up periods and survival analysis to assess the timing to recidivism. Results: Inmates diagnosed with any type of mental illness are significantly more likely to recidivate and among inmates with a mental illness, those diagnosed with a serious mental condition are significantly more likely to recidivate than those with a less serious mental illness diagnosis. Conclusions: Policies and practices need to ensure that in-prison and community mental health systems have sufficient resources and capacity to adequately address the needs of inmates with mental health issues to reduce the likelihood of these individuals re-offending and ultimately returning to prison.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».