549 Mental health care for patients with potential decision-making capacity compromise: Challenging Ontario’s mental healthcare legislation
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Goals: How do we care for a patient whose mental health is deteriorated such that their decision-making capacity may be compromised? The high-potency opioid crisis in Ontario demands that we provide effective care for the affected population. We must also avoid patients having a subjective experience of coercion and must protect their human rights and dignity. Methods/Study Population: Ontario’s legislation governing mental health care will be explored: the Ontario Mental Health, Healthcare Consent, and Substitute Decisions Acts. We will identify best practices/learning across locales. Patients who have been involuntarily treated/confined will be welcomed to voice what the law should contain. International strategies for: coercion reduction practices, advanced care directives, less prohibitionist care culture, and supports for social determinants of health (SDH) may also help Ontarians. Patients, family members, law enforcement, judiciary, community agencies, and healthcare professionals will be invited to contribute via focus groups to drafted mental health care legislative improvements. Thus, we ensure law enforces patient-defined quality care and practical workflows. Results/Anticipated Results: We hope to emerge from our focus group consultation with draft legislative and procedural edits for Ontario’s mental healthcare laws to ensure that the laws protect human rights and that the laws reflect patient-defined needs. We must ensure controls are in place to de-risk power imbalances and limit the incidence of potential procedural misuse. We intend to design legislated procedures to ensure that people don’t get inappropriately involuntarily confined/treated. We will incorporate the perspectives and lived experiences of patients who have experienced involuntary treatment and/or involuntary medical confinement (locally in a focus group(s)) and internationally (in literature) to inform this legislative development. Discussion/Significance of Impact: We will learn from engaged stakeholders about how to shape Ontario’s legislation to support quality mental health care. We hope to identify and draft legislation improvements that voice what patients and their families’ value, drafts informed by evidence-based best practices and informed innovation. Via inclusion, we create a policy that serves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».