Perspective On Excellence in Forensic Mental Health Services: What We Can Learn From Oncology and Other Medical Services
Notice bibliographique
Résumé
We propose that excellence in forensic and other mental health services can be recognized by the abilities necessary to conduct randomized controlled trials (RCTs) and equivalent forms of rigorous quantitative research to continuously improve the outcomes of treatment as usual (TAU). Forensic mental health services (FMHSs) are growing, are high cost, and increasingly provide the main access route to more intensive, organized, and sustained pathways through care and treatment. A patient newly diagnosed with a cancer can expect to be enrolled in RCTs comparing innovations with the current best TAU. The same should be provided for patients newly diagnosed with severe mental illnesses and particularly those detained and at risk of prolonged periods in a secure hospital. We describe FMHSs in four levels 1 to 4, basic to excellent, according to seven domains: values or qualities, clinical organization, consistency, timescale, specialization, routine outcome measures, and research. Excellence is not elitism. Not all centers need to achieve excellence, though all should be of high quality. Services can provide each population with a network of centers with access to one center of excellence. Excellence is the standard needed to drive the virtuous circle of research and development that is necessary for teaching, training, and the pursuit of new knowledge and better outcomes. Substantial advances in treatment of severe mental disorders require a drive at a national and international level to create services that meet these standards of excellence and are focused, active, and productive to drive better functional outcomes for service users.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,052 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».