Prevalence of Mental Health Needs, Substance Use, and Co-occurring Disorders Among People Admitted to Prison
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: People who are incarcerated experience social exclusion and have higher rates of mental and substance use disorders than the general population. Prisons are not suitable for treating mental illness, and understanding how the profile of prison populations changes provides essential information for correctional service planning. This study examined changes in the prevalence of mental and substance use disorders among people admitted to provincial prisons in British Columbia (BC), Canada. METHODS: The study included all people admitted to any of the 10 provincial prisons in BC from 2009 through 2017 (N=47,117). Using the Jail Screening Assessment Tool, a validated intake screening tool designed for rapid identification of mental health needs, the authors calculated the period prevalence (by calendar year) of mental health needs, substance use disorders, and drug use. RESULTS: The proportion of people with co-occurring mental health needs and substance use disorders increased markedly per year, from 15% in 2009 to 32% in 2017. Prevalence of methamphetamine use disorder increased nearly fivefold, from 6% to 29%, and heroin use disorder increased from 11% to 26%. The proportion of people with any mental health need and/or substance use disorder increased from 61% to 75%. CONCLUSION: The clinical profile of people admitted to BC prisons has changed, with dramatic increases in the proportion of people with co-occurring disorders and reported methamphetamine use. More treatment and efforts to address social and structural inequities for people with complex clinical profiles are required in the community to reduce incarceration among people with multifaceted and complex mental health care needs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».