Patient engagement in forensic mental health care: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
QUESTION: This scoping review aimed to examine the state of research on patient engagement in forensic mental health (FMH) care to inform future research, practice and policy development. STUDY SELECTION AND ANALYSIS: A systematic literature search was conducted in Medline, Embase, CINHAL, PsycINFO and EBSCO from database inception to June 2024, supplemented by grey literature and reviews. We analysed the included studies descriptively and narratively. FINDINGS: Of the 7010 records retrieved, 73 studies were included. Research on patient engagement in FMH has increased since 1999, with all studies conducted in high-income countries and the majority (64%) employing qualitative designs. The focus was primarily on risk assessment and management, recovery and therapeutic or medication interventions. Most patient participants were male, white and diagnosed with schizophrenia, personality disorders or substance use disorders. Nurses were the major staff participants. The levels of engagement were typically involvement and collaboration. Commonly reported outcomes were a sense of engagement and risks of violence and aggression. We identified barriers and potential strategies for patient engagement across five levels: patient, staff, process, organisational and sociopolitical. Barriers to patient engagement included, but were not limited to, patients' mental health conditions, paternalistic staff attitudes and power imbalances. Potential strategies to enhance patient engagement were identified, such as the adoption of recovery-oriented care models. CONCLUSIONS: Patient engagement in FMH is hindered by multilevel barriers, requiring coordinated efforts from policymakers, organisational leaders, professionals and patients to facilitate its integration into routine practice. Greater attention is needed to ensure the meaningful engagement of marginalised populations and patients from low and middle-income countries.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».