The prevalence and correlates of dual diagnosis among adults in custody: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incarcerated individuals experience mental illness (MI), substance use disorders (SUD), and their co-occurrence - dual diagnosis - at higher rates than the general population. By systematically reviewing the literature on dual diagnosis in custody, we aimed to (1) estimate the pooled prevalence of dual diagnosis among adults in custody, and (2) identify the psychosocial, health-related, and criminal justice correlates of dual diagnosis. METHOD: We searched CINAHL, CINCH, Embase, Medline, PsycINFO, and Web of Science for studies investigating dual diagnosis among adults in custody. We also conducted backward citation chaining of a previous systematic review of dual diagnosis in Australian prisons. We used random-effects meta-analysis to generate a pooled prevalence estimate of dual diagnosis and conducted a narrative synthesis of the identified correlates of dual diagnosis in the literature. RESULTS: Twenty-five studies met the inclusion criteria; 20 had sufficient data for meta-analysis. The pooled prevalence estimate of dual diagnosis among adults in custody was 25.3 % [95 %CI: 18.6, 32.7]. Correlates of dual diagnosis included illicit substance use before 15 years old, living with someone who used substances before incarceration, violence victimisation, increased suicide risk, and a lifetime history of multiple convictions. CONCLUSIONS: Our findings suggest that approximately one out of every four adults in custody have a dual diagnosis, highlighting the need for coordinated mental health and alcohol and other drug services for justice-involved individuals. It is crucial that correctional healthcare providers have the capacity and resources necessary to address the complex needs of adults with dual diagnosis in custody.
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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 | 0,015 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».