Virtual Partnership Addressing Mental Health Crises: Mixed Methods Study of a Coresponder Program in Rural Law Enforcement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A mental health crisis can create challenges for individuals, families, and communities. This multifaceted issue often involves different professionals from law enforcement and health care systems, which may lead to siloed and suboptimal care. The virtual crisis care (VCC) program was developed to provide rural law enforcement with access to behavioral health professionals and facilitated collaborative care via telehealth technology. OBJECTIVE: This study was designed to evaluate the implementation and use of a VCC program from a telehealth hub for law enforcement in rural areas. METHODS: This study used a mixed methods approach. The quantitative data came from the telehealth hub's electronic record system. The qualitative data came from in-depth interviews with law enforcement in the 18 counties that adopted the VCC program. RESULTS: Across the 181 VCC encounters, the telehealth hub's recommended disposition and the actual disposition were similar for remaining in place (n=141, 77.9%, and n=137, 75.7%, respectively), voluntary admission (n=9, 5.0%, and n=10, 5.5%, respectively), and involuntary committal (IVC; n=27, 14.9%, and n=19, 10.5%, respectively). Qualitative insights related to the VCC program's implementation, use, benefits, and challenges were identified, providing a comprehensive view of the virtual partnership between rural law enforcement and behavioral health professionals. CONCLUSIONS: Use of a VCC program likely averts unnecessary IVCs. Law enforcement interviews affirmed the positive impact of VCC due to its ease of use and the benefits it provides to the individuals in need, the first responders involved, law enforcement resources, and the community.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».