Change in Severity of Mental Disorder of Remand Prisoners: An Observational Group-Based Trajectory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental disorder is common among prisoners; however, little is known about how illness severity changes during incarceration, and especially to what extent there are different trajectories of change. AIMS: Our aims were to investigate trajectories of illness severity among male and female inmates with serious mental disorders, and to investigate whether clinical or demographic variables are associated with different trajectories. METHODS: We carried out a retrospective cohort study of newly remanded inmates who had three or more serial measures of illness severity as measured by psychiatrists using the Clinical Global Impression-Corrections (CGI-C), and used group-based trajectory modelling to identify trajectories. We investigated whether clinical and demographic variables were associated with different groups. RESULTS: We found an overall reduction in the severity of illness (mean change in CGI-C score -0.74, SD 1.5), with women showing greater improvement than men. We identified three distinct trajectories among men and three among women, all showing improvement in illness severity. Approximately 15% of the entire cohort had full resolution of symptoms, whereas the remainder showed partial improvement. Women, younger inmates, and those with substance use disorders were more likely to have full resolution of symptoms. CONCLUSIONS: Although most prisoners showed improvement, and a small proportion had full resolution of symptoms, a significant number continued to have moderately severe symptoms. There is a need for comprehensive treatment within the detention centre, but also a need for transfer to hospital for those with severe symptoms as improvement within the correctional setting tends to be modest.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».