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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».