Families of victims of homicide: qualitative study of their experiences with mental health inquiries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigations may be undertaken into mental healthcare related homicides to ascertain if lessons can be learned to prevent the chance of recurrence. Families of victims are variably involved in serious incident reviews. Their perspectives on the inquiry process have rarely been studied. AIMS: To explore the experiences of investigative processes from the perspectives of family members of homicide victims killed by a mental health patient to better inform the process of conducting inquiries. METHOD: The study design was informed by interpretive description methodology. Semi-structured interviews were conducted with five families whose loved one had been killed by a mental health patient and where there had been a subsequent inquiry process in New Zealand. Data were analysed using an inductive approach. RESULTS: Families in this study felt excluded, marginalised and disempowered by mental health inquires. The data highlight these families' perspectives, particularly on the importance of a clear process of inquiry, and of actions by healthcare providers that indicate restorative intent. CONCLUSIONS: Families in this study were united in reporting that they felt excluded from mental health inquiries. We suggest that the inclusion of families' perspectives should be a key consideration in the conduct of mental health inquiries. There may be benefit from inquiries that communicate a clear process of investigation that reflects restorative intent, acknowledges victims, provides appropriate apologies and gives families opportunities to contribute.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».