Measuring patient satisfaction with mental health services in correctional settings: a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The measurement of patient satisfaction with mental health services is well-established and a key indicator of performance. Patient satisfaction with mental health services received in criminal justice settings however is however less frequently studied. Our aim was to establish how frequently patient satisfaction with mental health services in correctional (prison) settings is being reported, and to identify methods of measurement including all tools that have been used to measure patient satisfaction in these settings. Methods: A comprehensive search of published articles and thesis dissertations was undertaken using multiple databases. Two reviewers independently screened the references to determine eligibility and then extracted the necessary data using a predefined extraction template. Only studies that measured patient satisfaction with a mental health service or intervention within a correctional facility were included. Results: 46 studies, which included various measures, were identified as being eligible for inclusion. The median number of patients involved in these studies was 37.5 (range: 4-1150). Tools were heterogeneous in length, purpose, and design, and these measured a variety of different domains. Most of the tools used had been developed in non-correctional settings and applied in correctional settings without adaptation. Tools with established psychometric properties were used only in ten instances, whereas the majority of the studies reported using author-developed interviews and questionnaires to obtain feedback. Conclusion: Patient satisfaction measurement tools in correctional services are heterogeneous and largely unvalidated; there is no uniformity in the measurement methods used. Systematic Review Registration: https://osf.io/md8vp, identifier md8vp.
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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 | 0,032 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».