Staff supported community outings among forensic mental health patients: patient characteristics, rehabilitative goals, and (the absence of) adverse outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Mental health professionals are tasked with making difficult clinical decisions in treatment settings. In the forensic system, decision making regarding staff supervised community outings (SSCOs) provides a significant challenge due to the need to balance patient liberties, mental health recovery, and public safety. This study explored the characteristics and rehabilitative nature of SSCOs, characteristics of patients attending SSCOs, and any adverse events that occurred during the outings. Employing a cross-sectional design, 110 patients who participated in SSCOs over a one-year period from a Canadian Forensic Psychiatric Hospital were included. Clinical records were reviewed to capture patient and SSCO variables. Descriptive analyses were used to calculate participant, risk, SSCO, and adverse event characteristics. Qualitative analysis was used to explore the purpose of SSCOs and rehabilitative progress that occurred during the outings. Patients attending SSCOs were comprised of long-stay patients with over half having committed a violent index offence. Almost 75% of patients had a moderate/high risk for violence and 50% of the patients had a moderate/high risk of absconding. During the study period, 463 SSCOs were completed. Most outings focused on developing skills for daily living and staff comments suggested many patients developed skills in these areas. Despite considerable risk profiles and public concern regarding forensic patients having community access, there was a single occurrence of unauthorized leave and no instances of violence or substance use. This research can disrupt stigma, demonstrating that SSCOs support a specific rehabilitative intent, promote community reintegration, and maintain public safety.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».