Intellectual and developmental disabilities in Ontario's criminal justice and forensic mental health systems: Using data to tell the story
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International studies show that adults with intellectual and developmental disabilities (IDD) are disproportionately represented in the criminal justice and forensic mental health systems; however, it is difficult to capture their involvement across systems in any one jurisdiction. AIMS: The current study aimed to estimate the prevalence of IDD across different parts of the criminal justice and forensic mental health systems in Ontario and to describe the demographic and clinical profiles of these individuals relative to their counterparts without IDD. METHODS: This project utilised administrative data to identify and describe the demographic and clinical characteristics of adults with IDD and criminal justice or forensic involvement across four sectors: federal correctional facilities, provincial correctional facilities, forensic inpatient mental health care and community mental health programmes. Questions were driven by and results were contextualised by a project advisory group and people with lived experience from the different sectors studied, resulting in a series of recommendations. RESULTS: Adults with IDD were over-represented in each of the four settings, ranging from 2.1% in federal corrections to 16.7% in forensic inpatient care. Between 20% (forensic inpatient) and 38.4% (provincial corrections) were under the age of 25 and between 34.5% (forensic inpatient) and 41.8% (provincial corrections) resided in the lowest income neighbourhoods. Medical complexity and rates of co-occurring mental health conditions were higher for people with IDD than those without IDD in federal and provincial corrections. CONCLUSIONS: Establishing a population-based understanding of people with IDD within these sectors is an essential first step towards understanding and addressing service and care needs. Building on the perspectives of people who work in and use these systems, this paper concludes with intervention recommendations before, during and after justice involvement.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».