Modernized architecture may reduce coercion
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Prevention and treatment of aggression in psychiatric hospitals is achieved through appropriate medical treatment, professional skills, and optimized physical environment and architecture. Coercive measures are used as a last resort. In 2018 Aarhus University Hospital Psychiatry moved from 19th-century asylum buildings to a newly built modern psychiatric hospital. Advances within psychiatric care have rendered the old psychiatric asylum hospitals inadequate for modern treatment of mental disorders. Objectives To examine if relocating from a psychiatric hospital, dating from 19th century to a new, modern psychiatric hospital decreased the use of coercive measures. Methods This is a retrospective longitudinal study, with a follow-up from 2017 to 2019. We use two designs; 1) a pre-post analysis of the use of coercive measures at Aarhus University Hospital Psychiatry before and after the relocation and 2) a case-control analysis of Aarhus University Hospital Psychiatry and the other psychiatric hospitals in the Central Region. Data will be analyzed in STATA using an interrupted time-series analysis or similar method. Additionally case-mix and sensitivity analysis will be performed. Results Preliminary results show a 45% decrease in the total number of coercive measures and a 52% decrease in the use of mechanical restraint. The reduction that may reasonably be attributed to the relocation is still to be determined and will be presented at the congress. Conclusions The study may illuminate how future development and planning of psychiatric facilities might improve psychiatric treatment and increase the understanding of how structural changes might contribute the prevention of the use of coercive measures. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,001 |
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 ».