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Enregistrement W4402919051 · doi:10.1080/08039488.2024.2403586

What do we know now about evidence-based treatment for psychosis and aggressive behaviour or criminality that we did not know when community care was implemented?

2024· review· en· W4402919051 sur OpenAlexaff
Sheilagh Hodgins

Notice bibliographique

RevueNordic Journal of Psychiatry · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut national de psychiatrie légale Philippe-Pinel
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryPsychosisSchizophrenia (object-oriented programming)Mental health carePsychologyMental healthSuicide preventionHealth carePoison controlMedicineMedical emergencyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Community care replaced institutional care for people with psychosis without guidance about what constituted effective treatment. In a Swedish birth cohort, many of those who developed schizophrenia or bipolar disorder as community care was being implemented were subsequently convicted of violent and non-violent crimes. Studies from other countries that were implementing community care at this time also reported elevated proportions of patients acquiring criminal convictions. Since community care was first implemented, much has been learned about factors that promote and treatments that limit aggressive/antisocial behaviour/criminality (AABC) among people with psychosis. Without the benefit of this knowledge, did mental health policy and practices that were in place as the asylums were closed inadvertently contribute to criminality? MATERIAL AND METHODS: This article provides a narrative review of current evidence of effective treatments and management strategies to reduce AABC among patients with psychosis. RESULTS: Reductions in AABC are associated with stable contact with psychiatric services, second-generation antipsychotic medication, clozapine for patients with schizophrenia and elevated levels of hostility and/or a history of childhood conduct disorder, abstinence from substances, avoidance of trauma, and constant monitoring of both illness symptoms and AABC. CONCLUSIONS: Failure to adopt evidence-based practices allows the problem of AABC to persist, prevents patients from experiencing independent, safe, community tenure, and puts those around them at risk. Many challenges remain, including implementing effective assessment and interventions at first-episode and convincing patients with antisocial attitudes and behaviours to participate in treatment programs to reduce AABC and to learn prosocial behaviours.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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