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Enregistrement W4380853675 · doi:10.1016/j.ijlp.2023.101905

Stigma management during reintegration of older incarcerated adults with mental health issues: A qualitative analysis

2023· article· en· W4380853675 sur OpenAlexaboutno aff
Helene Seaward, Sophie Dieffenbacher, Jens Gaab, Marc Graf, Bernice S. Elger, Tenzin Wangmo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Law and Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthStigma (botany)Thematic analysisSocial stigmaPsychiatryQualitative researchMental illnessPsychologyPublic healthForensic psychiatryMedicineNursingFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The number of older prisoners with mental health issues released from prisons and forensic psychiatric institutions is rising. Their successful integration is important due to its implications for the public's safety and the individual's health and well-being. However, reintegration efforts are hampered due to the double stigma attached to 'mental illness' and 'incarceration history'. To alleviate the burden of such stigma, affected persons and their social networks employ stigma management strategies. This study sought to investigate the stigma management strategies of mental health professionals supporting older incarcerated adults with mental health issues in their reintegration process. METHODS: Semi-structured interviews with 63 mental health professionals from Canada and Switzerland were carried out as part of the overall project. To address the reintegration topic, data from 18 interviews were used. Data analysis followed the thematic analysis approach. RESULTS: Mental health professionals emphasized the double stigmatization of their patients which impaired their quest for housing. Lengthy searches for placement frequently resulted in patients' unnecessary long stays in forensic programs. Nevertheless, participants outlined that they were at times successful in finding appropriate housing for their patients due to the use of certain stigma management strategies. They stated that they, first, established initial contacts with outside institutions, second, educated them about stigmatizing labels and, third, provided ongoing collaboration with public institutions. DISCUSSION: Incarcerated persons with mental health issues face double stigmatization that affects their reentry process. Our findings are interesting as they illustrate ways in which stigma can be reduced, and how the reentry process can be streamlined. Future research should include the perspectives of incarcerated adults with mental health issues to shed more light on the various options that they seek for successful reintegration after imprisonment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,378 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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