Costs and Savings Associated With the Police Use of the interRAI Brief Mental Health Screener
Notice bibliographique
Résumé
Background:The police response to calls for service identified as being related to mental health continues to be highly controversial. Strategies to improve the police response include Crisis Intervention Team (CIT) training and various forms of co-response models neither of which have been subjected to comprehensive evaluations, particularly as to cost-efficiency. A new approach is the use of the interRAI Brief Mental Health Screener to enhance police officer ability to identify persons with serious mental disorders. The purpose of the current study is to evaluate the costs and cost efficiency of the police response to mental health calls using the interRAI Brief Mental Health Screener. Method:Secondary data was analyzed from the use of the screener from 2018 to 2020 by police officers in a mid-sized Canadian city. Changes were measured in the overall number of interactions police officers had with persons with mental health disorders, the number of incidents where police officers referred the person to hospital, and the time officers remained in the emergency department. Results:A total of 6,727 assessments were completed with involuntary referrals decreasing by 30%, and voluntary referrals by 34%. The overall time police officers were involved in involuntary referrals decreased from 123 min in 2018 to 113 min in 2020. The average emergency department wait time for voluntary referrals dropped from 41 min in 2018 to 27 min in 2020, while involuntary referrals decreased from 61 min in 2018 to 42 min in 2020. Each averted involuntary referral to the emergency department resulted in a savings of $81, on average during the study period. Conclusion:An analysis of the costs and costs savings associated with the use of the screener demonstrate that it is a worthwhile investment for police services. An additional benefit is its ability to collect mental health statistics that may be useful to police leaders to justify budgets. Future studies should attempt to devise some method of collecting pre-implementation data that would reveal the true costs and cost-efficiency of using the BMHS, which have been shown to be significant in the current study however, undoubtedly are under-estimated.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».