A Systematic Review of Reviews of Correctional Mental Health Services Using the STAIR Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rising demand for correctional mental health services (CMHS) in recent decades has been a global phenomenon. Despite increasing research, there are major gaps in understanding the best models for CMHS and how to measure their effectiveness, particularly studies that consider the overall care pathways and effectiveness of service responses. The STAIR (Screening, Triage, Assessment, Intervention, and Re-integration) model is an evidence-based framework that defines and measures CMHS as a clinical pathway with a series of measurable, and linked functions. METHOD: We conducted a systematic review of the reviews of CMHS elements employing PRISMA guidelines, organized according to STAIR pillars. We assessed the quality of included studies using the AMSTAR-2 criteria. Narrative reviews were read and results synthesized. RESULTS: We included 26 review articles of which 12 were systematic, metaanalyses, and 14 narrative reviews. Two systematic reviews and seven narrative reviews addressed screening and triage with strong evidence to support specific screening and triage systems. There was no evidence for standardised assessment approaches. Eight systematic reviews and seven narrative reviews addressed interventions providing some evidence to support specific psychosocial interventions. Three systematic reviews and six narrative reviews addressed reintegration themes finding relatively weak evidence to support reintegration methods, with interventions often being jurisdictionally specific and lacking generalizability. CONCLUSIONS: The STAIR framework is a useful way to organize the extant literature. More research is needed on interventions, assessment systems, care pathway evaluations, and reintegration models.
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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 | 0,037 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».