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Enregistrement W4200587113 · doi:10.1177/00938548211061489

Effectiveness of Forensic Assertive Community Treatment on Forensic and Health Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W4200587113 sur OpenAlexaff
Marie‐Hélène Goulet, Laura Dellazizzo, Clara Lessard‐Deschênes, Alain Lesage, Anne G. Crocker, Alexandre Dumais

Notice bibliographique

RevueCriminal Justice and Behavior · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensInstitut national de psychiatrie légale Philippe-PinelUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssertive community treatmentMeta-analysisSystematic reviewForensic scienceRandomized controlled trialPsychosocialMental healthPsychologyMedicinePoison controlAssertivenessMEDLINEMental illnessPsychiatrySocial psychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the increasing literature on forensic assertive community treatment (FACT), we conducted a systematic review and meta-analysis to explore the effectiveness of FACT among justice-involved individuals with severe mental illness. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed. Sixteen studies were included in the systematic review, six of which were included in the meta-analyses for a total of 1,246 participants. Mixed results regarding health-related outcomes were found. The pre-post FACT analysis and comparison with control groups did not yield significant results other than increased outpatient service use. Results on forensic outcomes were more compelling. Both the narrative review and the meta-analysis highlighted that FACT programs may improve justice outcomes such as the number of days spent in jail. More high quality and multisite randomized controlled trials are needed to consolidate findings. Further research is needed to examine other psychosocial factors related to FACT program success.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,309
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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