Forensic psychiatry in Pakistan: Where next following the Supreme Court judgement
Notice bibliographique
Résumé
Introduction No statutory mental health services exist for justice-involved individuals in Pakistan. The lack of expertise in forensic psychiatry serves to deny individuals with mental illness the critical support needed for mental healthcare and adequate court dispositions with serious unintended consequences including capital punishment for those who could otherwise be deemed treatment and not punishment worthy. A landmark judgement by the Supreme Court of Pakistan in February 2021 criticized the lack of forensic psychiatry expertise in Pakistan and directing the development of forensic mental health services and forensic psychiatry training in Pakistan. Objectives The key objectives are: 1. Understanding the timeline of how justice invloved individuals are manged by psychiatric services 2. The importance of the Supreme Court of Pakistan Judgement in affecting change 3. Highlights on how Queen’s University will enhance forensic psychiatry in Pakistan Methods A literature review and personal networking facilitated the collection of important data in how justice invloved individuals are supported in Pakistan. The author has published and presented to Pakistani psychiatrists and the Pakistani judiciary on this topic. Queen’s University is aiming to implement a 3-year plan to develop an online curriculum and certificate course to help train the trainers. Results In the Pakistan’s most populous province, Punjab, prevalence rates for psychotic illnesses (3.7%), major depression (10%), and personality disorders (65%) among men with higher rates for psychotic disorders (4.0%) and major depression (12%) among women. Conclusions In conclusion there is a dire need to develop forensic psychiatry in Pakistan and other low/middle income countries. Disclosure No significant relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».