Evaluating the association of transferring governance of correctional health care services with overdose and all-cause mortality: a retrospective cohort study in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In many jurisdictions world-wide, the government agency that manages prisons also provides prison health care services. However, the World Health Organization (WHO) and United Nations (UN) have recommended that health ministries provide prison health care. In Canada, the province of British Columbia (BC) transferred responsibility for correctional health services to the health ministry in accordance with this guidance. The objective of this study was to estimate the association between the transfer in BC and all-cause and overdose mortality within 1 year of release from prison. METHODS: We used a retrospective cohort study design employing the difference-in-differences (DiD) method to compare mortality among formerly-incarcerated people in the pre- and post-transfer periods against a matched community control group to control for province-wide trends in mortality. The data source was a longitudinal linkage of administrative databases. The DiD effect was estimated with survival time-to-event models. RESULTS: In the formerly-incarcerated group (N = 6912), all-cause (3.7% vs 2.6%) and overdose (2.7% vs 1.7%) mortality in the first-year post-release decreased from the pre-transfer period to the post-transfer period, while mortality risk changed little in the community control group (N = 6881) during this time period (all-cause: 0.7% vs 0.9%; overdose: 0.4% vs 0.4%). The transfer was associated with statistically significant reductions in the hazards of all-cause mortality (DiD HR: 0.52, 95% CI: [0.32, 0.83]) and overdose mortality (DiD HR: 0.51, 95% CI: [0.26, 0.99]) in the first-year post-release. CONCLUSIONS: This study provides empirical evidence in support of WHO and UN guidance and indicates that the delivery of correctional health services by community health authorities may reduce deaths, particularly overdose deaths, among people released from correctional centres.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».