Designing a forensic mental health service delivery model: a multi-professional approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Forensic mental health programs (FMHPs) in Ontario, Canada provide rehabilitation and supervision services. However, models available to guide their delivery are primarily adapted from fields outside of forensic mental health. To partially fill this gap, this paper aims to provide a general review of the process a multi-professional team took to develop the Integrated Forensic Program [IFP]-Ottawa Model of Risk Management & Recovery. Design/methodology/approach Working groups were initiated to identify the needs of patients in their local setting, conduct a literature review on care delivery models in forensic mental health and build a service delivery model specific to forensic mental health. Findings The resulting model places patient engagement at its centre and encompasses eight domains of need that contribute towards the patient’s recovery and the management of the safety risk they pose to the public, namely, the basic needs, diversity and spirituality, social, occupational, psychological, substance use, physical health and mental health domains. Practical implications The IFP-Ottawa Model of Risk Management & Recovery provides a framework to which therapeutic group services for persons in FMHPs can be aligned. Originality/value The leadership teams in FMHPs could use this framework and the method used for its development to ensure group services provided at their FMHPs are evidence-informed and coincide with their patients’ specific needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».