Time Trends in Homicide and Mental Illness in Ontario from 1987 to 2012: Examining the Effects of Mental Health Service Provision
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We examine the association between rates of homicide resulting in a mental health disposition (termed mentally abnormal homicide [MAH]) and homicides without such a disposition, as well as to province-wide psychiatric hospitalisation and incarceration rates. Method: In this population-based study, we investigate all adult homicide perpetrators ( n = 4402) and victims ( n = 3783) in Ontario from 1987 to 2012. We present annual rates of mentally abnormal and non–mentally abnormal homicide and position them against hospitalisation and incarceration rates. Results: Among the total sample of homicide accused, 3.7% were mentally abnormal. Most (82.5%) had a psychotic disorder at the time of the offense. Contrasted with declining hospitalisation, incarceration, and population homicide rates, the rate of MAH remained constant at an average of .07 perpetrators per 100,000 population. The rate of MAH was not associated with discharges from or average length of stay in psychiatric hospitals (ρ = 0.10; 0.34, P > 0.10), incarceration rates (ρ = 0.16, P = 0.42), or the total homicide rate (ρ = 0.25, P = 0.22). The proportion of MAH perpetrators with a substance use disorder increased modestly over time (β = 0.35, R 2 = 0.12, P = 0.08). Conclusions: The rate of MAH has not changed appreciably over the past 25 years. Declining psychiatric service utilisation was not associated with the rate of homicide committed by people with mental illness and, secondarily, was not linked to increases in the population homicide or incarceration rates. Substance use has become a more prevalent problem for this population.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».