“Swimming against the Tide” Restricting Prescribing Practices in a Prison: A Personal Journey
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: I sought to reduce the unnecessary prescribing of psychotropic medications with abuse potential, chiefly benzodiazepines (Valium-like drugs), HS sedatives (“sleeping pills”) and psychostimulants (e.g. methylphenidate [Ritalin]) in prison settings. Method: After each patient/inmate was assessed, benzodiazepines and HS sedatives were tapered and stopped. Patients/inmates were restricted to no more than one antidepressant and no more than one antipsychotic agent; prescriptions for psychostimulants were also restricted. Results: Other health care staff consistently reported that the overall mental health of inmates improved soon after these changes were implemented. Prison staff reported that incidents of “strong-arming” of inmates for medications decreased as did levels of prison violence. Prescription drug costs dropped substantially and psychiatrist visits dropped by approximately 75%. Drug-seeking behaviors included complaints to the media, which was sympathetic, and to the College of Physicians and Surgeons of Newfoundland and Labrador, and eventually to a widely publicized peer review which, fortunately, endorsed my practices. Conclusions: Reducing unnecessary prescribing rates of psychotropic drugs with abuse potential to prison inmates has beneficial effects on both health care costs and inmate well-being. However, dealing with public criticism for doing so is difficult. Objectifs: J'ai cherché à réduire la prescription inutile de médicaments psychotropes avec un potentiel d'abus, principalement les benzodiazépines (médicaments comme le Valium), les sédatifs HS (“sleeping pills”), et les psychostimulants (ex.: méthylphénidate [Ritalin]) en milieu carcéral. Méthodologie: Suivant l’évaluation de chaque patient/détenu, les doses de benzodiazépines et sédatifs HS étaient progressivement diminuées jusqu’à l'arrêt. Les patients/détenus étaient limités à un antidépresseur et une substance antipsychotique; les prescriptions de psychostimulants étaient aussi limitées. Résultats: Le personnel médical signalait régulièrement que la santé mentale globale des détenus s'améliorait peu après que les changements soient mis en place. Le personnel carcéral a signalé une diminution des incidents impliquant la force avec d'autres détenus pour obtenir des médicaments et de la violence en prison. Les coûts liés à la prescription de médicaments ont diminué substantiellement et les visites en psychiatrie ont diminué d'environ 75%. Les comportements toxicomaniaques incluaient des plaintes aux médias, qui étaient favorables, et au Collège des médecins et chirurgiens de Terre-Neuve et Labrador, puis à un examen par les pairs largement publicisé, qui ont approuvé ma pratique. Conclusions: La diminution de prescription inutile de médicaments psychotropes avec un potentiel d'abus parmi les détenus a des effets positifs à la fois sur les coûts de soins de santé et le bien-être des détenus. Toutefois, faire face à la critique du public pour avoir agi ainsi est difficile.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».