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Enregistrement W2999383182 · doi:10.1177/0306624x19899607

The Integrated Psychological Treatment for Individuals With Schizophrenia in Correctional and Forensic Psychiatric Settings: An Implementation Study

2020· article· en· W2999383182 sur OpenAlexafffund
Mathieu Dumont, Catherine Briand, Yves Leblanc, Ginette Aubin, Stéphane Potvin, Alexandre Dumais

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryPsychologyForensic psychiatryForensic scienceCognitionClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to identify the factors that need to be considered in the implementation of the integrated psychological treatment (IPT), a cognitive-behavioral group approach for individuals with schizophrenia, in correctional and forensic psychiatric settings. To meet this objective, a multiple case study ( n = 2) was conducted. Stakeholders involved in the implementation were interviewed. Findings showed that IPT is relevant and can be delivered in correctional and forensic psychiatric settings. However, several issues impeded its implementation and sustainability, some of which were more specific to secure settings (i.e., the legal and clinical picture of the clientele, security requirements, interdisciplinary collaboration, and recognition of IPT in national correctional programming). Adaptations and additional considerations for implementation of IPT in correctional and forensic psychiatric settings are discussed further.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,318
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,152 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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