Processes of co-response crisis mental health models: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective Police services assume the role of first responders for mental health crisis situations, providing no mental health support risking police-inflicted harm to the person in crisis. Advances in mental health and police reform have produced alternative response models like co-response that includes both police officers and trained mental health service providers. This scoping review synthesises knowledge to present key processes that facilitate co-response models.Method Covidence software was used by two independent reviewers to search eleven databases with terms including ‘co-response’, ‘police partnerships’, and ‘crisis response team’. These reviewers screened 2690 titles and abstracts and 109 full-texts to include 76 articles. Nine independent coders employed thematic content analysis.Results Three themes and seven sub-themes were determined as key processes of co-response. Decriminalising mental health involves re-evaluating the role of police and reducing reliance on police in crisis mental health response. Interprofessional collaboration features partnerships between existing services, unifying strategies, and establishing multidisciplinary teams. A piloting phase permits monitoring and evaluation and highlights the diversity of co-response models.Discussion Co-response crisis mental health models are increasingly common, heterogeneous in design and operation, and built upon existing infrastructure. Future inquiries could include trauma-informed care and the evaluation of civilian-led models..
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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 | 0,025 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».