Mental health treatment programs for children and young people in secure settings: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While there are mental health treatment programs for children and young people in secure settings (i.e., secure treatment programs) in many countries, there is a lack of transparency and consistency across these that causes confusion for stakeholders and challenges for the design and delivery of high-quality, evidence-based programs. This systematic review addresses two questions: What do mental health treatment programs for children and young people in secure community settings look like across jurisdictions? What is the evidence underlying the various components of these programs? METHODS: Twelve databases were searched in November 2021: CINAHL, EMBASE, MEDLINE, PsycINFO, PubMed, Scopus, Science Direct, Academic Search Complete, Psychology and Behavioral Sciences Collection, Google Scholar, OpenDOAR, and GreyLit.org. To be included, publications had to be empirical literature or a report on mental health treatment within a secure setting for people under the age of 25; contain pre-identified keywords; be based on a research or evaluation study conducted since 2000; and be assessed as low risk of bias using an adaptation of the Critical Appraisal Skills Programme qualitative research checklist. The systematic review included 63 publications. Data were collected and analyzed in NVivo qualitative software using a coding framework. RESULTS: There are secure treatment programs in Australia, Belgium, Canada, New Zealand, the Netherlands, England and Wales, Scotland, and the United States. Although there are inconsistencies across programs in terms of the systems in which they are embedded, client profiles, treatments provided, and lengths of stays, most share commonalities in their governance, definitions, designs, and intended outcomes. CONCLUSIONS: The commonalities across secure treatment programs appear to stem from them being designed around a need for treatment that includes a mental disorder, symptom severity and salience involving significant risk of harm to self and/or others, and a proportionality of the risks and benefits of treatment. Most share a common logic; however, the evidence suggested that this logic may not to lead to sustained outcomes. Policymakers, service providers, and researchers could use the offered recommendations to ensure the provision of high-quality secure treatment programming to children and young people with serious and complex mental health needs.
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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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».