Changes in Police Contact After Admission to the Assertive Community Treatment With Police Integration Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The assertive community treatment (ACT) model has been shown to successfully reduce hospitalizations and increase quality of life for individuals living with severe mental illness (e.g., psychotic disorders or schizophrenia). Participation in ACT alone, however, does not decrease clients' contact with the criminal justice system. ACT with police integration (ACT-PI), a novel model that entails integrating police officers into existing ACT teams, is viewed by clients and staff as an acceptable method to reduce criminal encounters with unknown police officers. The aim of the study was to examine changes in multiple types of police encounters before and after admission to the program. METHODS: The authors collected data from 448 unique ACT-PI clients who had at least one police contact between 2008 and 2019. RESULTS: The number of overall police encounters significantly decreased, in particular for non-mental health-related occurrences. The number of mental health-related police encounters increased. These changes were especially evident among clients whom police identified by their race, suggesting that the ACT-PI program may have nuanced effects on outcomes for this group. CONCLUSIONS: These findings provide further support for the ACT-PI program as an effective method to reduce the criminalization of persons with severe mental illness and to shift remaining police responses toward mental health-related interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».