Factors that support successful transition to the community among women leaving prison in British Columbia: a prospective cohort study using participatory action research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, the number of women sentenced to prison has almost doubled since 1995. In British Columbia, the rate of reincarceration is 70% within 2 years. Our aim was to identify factors associated with recidivism among women in British Columbia. METHODS: We prospectively followed women after discharge from provincial corrections centres in British Columbia. We defined recidivism as participation in criminal activity disclosed by participants during the year following release. To identify predictive factors, we carried out a repeated-measures analysis using a logistic mixed-effect model. RESULTS: Four hundred women completed a baseline interview, of whom 207 completed additional interviews during the subsequent year, contributing 395 interviews in total. Factors significantly associated in univariate analysis with recidivism included not having a family doctor or dentist, depression, not having children, less than high school education, index charge of drug offense or theft under $5000, poor general health, hepatitis C treatment, poor nutritional or spiritual health, and use of cannabis or cocaine. In multivariate analysis, good nutritional health (odds ratio [OR] 0.52 [95% confidence interval (CI) 0.35-0.76]), good spiritual health (OR 0.61 [95% CI 0.44-0.83]), high school education (OR 0.44 [95% CI 0.22-0.87]) and incarceration for a drug offence versus other crimes (OR 0.30 [95% CI 0.12-0.79]) were protective against recidivism. INTERPRETATION: Our findings emphasize the relevance of health-related strategies as drivers of recidivism among women released from prison. Health assessment on admission followed by treatment for trauma and associated psychiatric disorders and for chronic medical and dental problems deserve consideration as priority approaches to reduce rates of reincarceration.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».