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Enregistrement W4414938155 · doi:10.1186/s43058-025-00772-3

Implementation research in forensic mental health: a scoping review

2025· review· en· W4414938155 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWaypoint Centre for Mental Health CareUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionImplementation researchMental healthProcess (computing)Equity (law)Research design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Forensic mental health (FMH) serves as a critical juncture between the mental health and criminal justice systems. Factors on multiple levels - including sociopolitical, organizational, and individual- pose challenges to conducting implementation research in these settings. This hinders the uptake of evidence-based interventions and improvements to patient outcomes. This study examined implementation research conducted in FMH settings to understand its current state and inform future implementation research and practice. METHODS: We conducted a scoping review following the Joanna Briggs Institute methodology. A comprehensive literature search was performed across seven databases from their inception through April 2024, supplemented by searches in Google Scholar and six review studies, to identify relevant research. We analyzed included studies descriptively to explore determinants, strategies, and outcomes associated with the implementation of evidence-, or policy-based interventions in FMH. RESULTS: Of the 1327 records retrieved, 41 implementation studies were included. All studies were conducted in high-income countries and focused on interventions such as risk assessment, rehabilitation, patient support, and technology interventions, primarily using qualitative approaches. Key determinants for implementing interventions in FMH included individual characteristics (e.g., motivation, capacity) and inner setting factors (e.g., intervention compatibility with existing practices, access to knowledge and information). Various strategies, such as using evaluative and iterative strategies, training and educating stakeholders, changing infrastructure, and engaging consumers have been used to facilitate intervention uptake in FMH. Implementation outcomes primarily focused on uptake, fidelity, and acceptability. CONCLUSIONS: There is a clear need for more implementation research using rigorous study designs in FMH. Multilevel implementation strategies should be employed to address barriers from both the inner settings and individual characteristics, thereby promoting the successful implementation of interventions in FMH. Future implementation research should incorporate a health equity lens throughout the research process to enhance inclusivity and improve reporting on implementation strategies to support replications of interventions in FMH.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0050,018
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,936
Tête enseignante GPT0,862
Écart entre enseignants0,074 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle