Factors influencing the length of stay in forensic psychiatric settings: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Forensic psychiatry is often associated with long admissions and has a high cost of care. There is little known about factors influencing length of stay (LOS), and no previous systematic review has synthesised the available data. This paper aims to identify factors influencing the LOS in forensic psychiatry hospitals to inform care and interventions that may reduce the length of admissions. METHODOLOGY: A systematic review was conducted by searching major databases, including PubMed, EMBASE and PsycInfo, from inception until May 2022. Observational studies conducted in forensic hospitals that examined associations between variables of interest and LOS were included. Following data extraction, the Newcastle‒Ottawa Scale was used for quality appraisal. No meta-analysis was conducted due to heterogeneity of information; a quantitative measure to assess the strength of evidence was developed and reported. RESULTS: A total of 28 studies met the inclusion criteria out of 1606 citations. A detailed quantitative synthesis was performed using robust criteria. Having committed homicide/attempted homicide, a criminal legal status with restrictions, and a diagnosis of schizophrenia-spectrum disorders were all associated with longer LOS. Higher Global Assessment of Functioning (GAF) scores were associated with a shorter LOS. CONCLUSION: High-quality research examining factors associated with LOS in forensic psychiatry is lacking, and studies are heterogeneous. No modifiable characteristics were identified, and thus, practice recommendations were not made. There is an increasing necessity to understand the factors associated with longer admissions to inform care and increase success in reintegration and rehabilitation. This paper provides recommendations for future research.
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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 | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».