Immigrant, racialised and ethno-culturally diverse communities and community treatment orders: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with serious mental illness from immigrant, racialised and ethno-culturally diverse communities experience greater coercion in mental health care. AIMS: This review aims to scope the literature and synthesise findings relevant on the association between these groups, and the use of Community Treatment Orders (CTOs) and related forms of compulsory community treatment. METHOD: Five electronic databases were searched to identify relevant studies. Studies were included if they directly examined the association between immigrant, racialised and ethno-culturally diverse communities and community treatment orders and related forms of treatment or presented relevant data as part of a larger study. RESULTS: Of the 43 studies included 9 studies focussed directly on associations between immigrant, racialised and ethno-culturally diverse communities and CTOs, while 34 studies presented relevant data related to immigrant, racialised and ethno-culturally diverse communities and CTOs albeit not the primary focus of the study. Most studies were quantitative, with varied study designs. The majority of studies were from Australia and New Zealand. followed by North America and the UK. Of the nine studies focussing directly on ethnicity and CTOs, results were mixed, and varied based on design, population and jurisdiction. CONCLUSIONS: The relationship between ethnicity, immigration status and CTOs is complex, with mixed findings across jurisdictions. Most of the literature comes from Australia and New Zealand, were Indigenous populations were a significant focus. The review highlights the need for more qualitative and quantitative research, especially in underrepresented ethnic groups and jurisdictions outside of Australia and New Zealand.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».