Improving police responses to suicide‐related emergencies: New evidence on the effectiveness of co‐response police‐mental health programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several police organizations have implemented training programs and co-response police-mental health programs to improve interventions among people in crisis. Some researchers have questioned the "one size fits all" approach of these programs and their ability to improve the management of specific psychosocial emergencies such as suicide-related behaviors. OBJECTIVES: This study evaluates the effect of a co-response police-mental health program introduced by the Laval Police Department to improve interventions in suicide-related calls. METHODS: Propensity score matching techniques were used to match 130 observations of a control group with 251 observations of a treatment group. Average treatment effects (ATEs) were then computed. RESULTS: Results indicate that the co-response program was associated with significant decreases in police use of force (ATE = -0.077; p ≤ 0.05) and transports to hospital (ATE = -0.773; p ≤ .01). Increases were observed in referrals to community resources (ATE = 0.285; p ≤ 0.01), and individuals managed through their social network (ATE = 0.530; p ≤ 0.01). CONCLUSION: The findings suggest that co-response police-mental health programs can improve the management of people showing suicide-related behaviors.
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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 | 0,012 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».