A systematic review of co-responder models of police mental health ‘street’ triage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Police mental health street triage is an increasingly common intervention when dealing with police incidents in which there is a suspected mental health component. We conducted a systematic review of street triage interventions with three aims. First, to identify papers reporting on models of co-response police mental health street triage. Second, to identify the characteristics of service users who come in to contact with these triage services. Third, to evaluate the effectiveness of co-response triage services. METHODS: We conducted a systematic review. We searched the following databases: Ovid MEDLINE, Embase, PsycINFO, EBSCO CINAHL, Scopus, Thompson Reuters Web of Science Core Collection, The Cochrane Library, ProQuest National Criminal Justice Reference Service Abstracts, ProQuest Dissertations & Theses, EThoS, and OpenGrey. We searched reference and citation lists. We also searched for other grey literature through Google, screening the first 100 PDFs of each of our search terms. We performed a narrative synthesis of our results. RESULTS: Our search identified 11,553 studies. After screening, 26 were eligible. Over two-thirds (69%) had been published within the last 3 years. We did not identify any randomised control trials. Results indicated that street triage might reduce the number of people taken to a place of safety under S136 of the Mental Health Act where that power exists, or reduce the use of police custody in other jurisdictions. CONCLUSIONS: There remains a lack of evidence to evaluate the effectiveness of street triage and the characteristics, experience, and outcomes of service users. There is also wide variation in the implementation of the co-response model, with differences in hours of operation, staffing, and incident response.
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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 | 0,029 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».