Who is reported missing from Canadian hospitals and mental health units?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose International literature on missing persons suggests that a significant volume of missing person cases originate from hospitals and mental health units, resulting in considerable costs and resource demands on both police and health sectors (e.g., Bartholomew et al., 2009; Sowerby and Thomas, 2017). In the Canadian context, however, very little is known about patients reported missing from these locations – a knowledge deficit with profound implications in terms of identifying and addressing risk factors that contribute to this phenomenon. The present study is one such preliminary attempt to try to fill a significant research and policy gap. Design/methodology/approach The authors draw on data from a sample of 8,261 closed missing person reports from a Canadian municipal police service over a five-year period (2013–2018). Using multiple logistic regression, the authors identify, among other factors, who is most likely to be reported missing from these locations. Findings Results reveal that several factors, such as mental disabilities, senility, mental illness and addiction, are significantly related to this phenomenon. In light of these findings, the authors suggest that there is a need to develop comprehensive strategies and policies involving several stakeholders, such as health care and social service organizations, as well as the police. Originality/value Each year, thousands of people go missing in Canada with a large number being reported from hospitals and mental health units, which can be burdensome for the police and health sectors in terms of human and financial resource allocation. Yet, very little is known about patients reported missing from health services – a knowledge deficit with profound implications in terms of identifying and addressing risk factors that contribute to this phenomenon. This manuscript seeks to remedy this gap in Canadian missing persons literature by exploring who goes missing from hospitals and mental health units.
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 | 0,007 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».