Barriers and facilitators to the implementation of individual placement and support (IPS) for patients with offending histories in the community: The United Kingdom experience
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We aimed to identify the barriers and facilitators to the implementation of a high fidelity individual placement and support service in a community forensic mental health setting. Method In-depth interviews were conducted with clinical staff ( n = 11), patients ( n = 3), and employers ( n = 5) to examine barriers and facilitators to implementation of a high fidelity individual placement and support service. Data was analysed using thematic analysis, and themes were mapped onto individual placement and support fidelity criteria. Results Barriers cited included competing interests between employment support and psychological therapies, perceptions of patients’ readiness for work, and concerns about the impact of returning to work on welfare benefits. Facilitators of implementation included clear communication of the benefits of individual placement and support, inter-disciplinary collaboration, and positive attitudes towards the support offered by the individual placement and support programme among stakeholders. Offences, rather than mental health history, were seen as a key issue from employers’ perspectives. Employers regarded disclosure of offending or mental health history as important to developing trust and to gauging their own capacity to offer support. Conclusions Implementation of individual placement and support in a community mental health forensic setting is complex and requires robust planning. Future studies should address the barriers identified, and adaptations to the individual placement and support model are needed to address difficulties encountered in forensic settings.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».