Planning effective mental healthcare in prisons: findings from a national consultation on the care programme approach in prisons
Notice bibliographique
Résumé
Aims The Care Programme Approach (CPA) can be an effective tool in coordinating the care and treatment needs of people with mental illness and learning disabilities. Within prisons settings, the CPA has been poorly implemented and the principles underpinning this approach have been lost. The aim of this research was to look at the key themes identified as part of a consultation process to develop quality guidance on planning effective mental healthcare in prisons in relation to the CPA. Method The consultation exercises included telephone interviews and hosting a national consultation event to represent the views of prisons nationally. It was conducted by the Quality Network for Prison Mental Health Services, a quality improvement initiative organised by the Royal College of Psychiatrists’ Centre for Quality Improvement. Result The results derived from the consultation process indicates that CPA in prisons is inconsistently adopted and that there is lack of confidence in the process from prison mental health teams, particularly with how to engage community mental health teams. Conclusion This concludes that there is a substantial need for standardisation and consistency in the application of the CPA process within prisons, for the purposes of enhanced care delivery, greater continuity of care, and improved patient outcomes. The Quality Network for Prison Mental Health Services used the findings from this consultation to produce a national guidance document on planning effective mental healthcare in prisons, which can be accessed for free by all prison mental health teams.
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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 | 0,025 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».