Impacts of implementing a forensic treatment mall: A program evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Psychiatric in-patients need programming and clinical interventions to support recovery and gradual re-integration into the community.Treatment malls are designed to meet these needs by offering psychosocial, person-centred rehabilitation groups in a centralized setting.Evidence suggests this treatment model increases patient engagement, broadens social networks, and improves functioning.Given this, our hospital implemented a treatment mall in our forensic services department in 2018.Because this was a new initiative at our hospital and the lack of outcome data on treatment malls in Canada, we conducted a program evaluation to explore the effects of the treatment mall and identify possible areas of improvement.Guided by a logic model, this evaluation used a retrospective chart review.Variables of interest included patient engagement, psychotropic pro re nata (PRN) administration, recovery scores, time spent off unit, elopement, use of restraints and seclusion, and patient activity levels.We assessed whether these changed post-implementation of the treatment mall.The results provide preliminary evidence of the positive effects of the treatment mall.Patient engagement and time spent off unit increased.Maintenance of changes and long-term outcomes remain to be seen; however, this evaluation provides support for the continued use and investigation of the treatment mall for our forensic services department.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».