Conducting Patient Oriented Research (POR) in a Forensic Psychiatric Facility: A Case Study of Patient Involvement
Notice bibliographique
Résumé
Patient oriented research (POR) is new to the healthcare research landscape in Canada and has not yet been applied to the forensic field. This review begins by introducing POR, the POR Level of Engagement Tool, and complimentary approaches used in research with forensic patients. Next, the potential key challenges, paradoxes, and benefits of applying POR to a forensic mental health setting are presented. Drawing on this understanding, a review of our team’s experiences applying the POR Level of Engagement Tool at the Regional Psychiatric Center, a Canadian forensic psychiatric facility, is presented as a case study. The research question supported by our patient advisors and addressed with patients and facility staff was: “What topics do you think we need to know more about to benefit patients at the Regional Psychiatric Center?” We conclude this review article with recommendations on how to meaningfully, and practically, involve forensic psychiatric patients diagnosed with mental disorders in POR when initiating a project. Forensic psychiatric patients can provide insightful knowledge based on their experiences of mental illness to improve the prison health care system and practices.
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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 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».