Excellence in forensic psychiatry services: international survey of qualities and correlates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excellence is that quality that drives continuously improving outcomes for patients. Excellence must be measurable. We set out to measure excellence in forensic mental health services according to four levels of organisation and complexity (basic, standard, progressive and excellent) across seven domains: values and rights; clinical organisation; consistency; timescale; specialisation; routine outcome measures; research and development. AIMS: To validate the psychometric properties of a measurement scale to test which objective features of forensic services might relate to excellence: for example, university linkages, service size and integrated patient pathways across levels of therapeutic security. METHOD: A survey instrument was devised by a modified Delphi process. Forensic leads, either clinical or academic, in 48 forensic services across 5 jurisdictions completed the questionnaire. RESULTS: Regression analysis found that the number of security levels, linked patient pathways, number of in-patient teams and joint university appointments predicted total excellence score. CONCLUSIONS: Larger services organised according to stratified therapeutic security and with strong university and research links scored higher on this measure of excellence. A weakness is that these were self-ratings. Reliability could be improved with peer review and with objective measures such as quality and quantity of research output. For the future, studies are needed of the determinants of other objective measures of better outcomes for patients, including shorter lengths of stay, reduced recidivism and readmission, and improved physical and mental health and quality of life.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».