The mental health detention process: a scoping review to inform GP training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: GPs are often faced with deciding whether or not a patient may require detention for assessment in hospital under mental health legislation. This can be a complex and daunting process. Despite this, GPs and most other professionals receive limited formal training. AIM: To map and review the current literature on training in mental health detention processes. These insights are vital to inform the further development of meaningful educational approaches. DESIGN & SETTING: A systematic scoping literature review was conducted to identify what is known about how best to develop training in this area. METHOD: Arksey and O'Malley's framework was used to select, chart, and analyse articles from across six electronic databases. A total of 1136 articles were included in the initial screening phase and 183 articles were included in the full-text screening phase. Key themes were derived using an iterative and thematic approach. A personal and public involvement (PPI) group was set up for this project and other stakeholders in the mental health detention process were consulted about the findings. RESULTS: Fifty-two articles were included in the final review. Professionals consistently highlighted unmet training needs and difficulties with the process. There were identified needs for practical, interdisciplinary training, including discussion of complex cases, and opportunities to learn from those with direct experience. CONCLUSION: This work is foundational for the development of meaningful educational approaches around mental health detention processes. A strong research base will inform and strengthen training with the ultimate aim of improving patient care.
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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 | 0,066 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».