An Updated Meta-Analysis of Randomized Controlled Evidence for the Effectiveness of Community Treatment Orders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: It is unclear whether community treatment orders (CTOs) for people with severe mental illnesses can reduce health service use, or improve clinical and social outcomes. Randomized controlled trials of CTOs are rare because of ethical and logistical concerns. This meta-analysis updates available evidence. METHOD: A systematic literature search was performed of the Cochrane Schizophrenia Group Register, Science Citation Index, PubMed, MEDLINE, and Embase to November 2013. Inclusion criteria were studies comparing CTOs with standard care including those where control subjects received voluntary care, for most of the trial. RESULTS: Three studies provided 749 subjects for the meta-analysis. Two compared compulsory treatment with entirely voluntary care, while the third had control subjects receiving voluntary treatment for the bulk of the time. Compared with control subjects, CTOs did not reduce readmissions (risk ratio 0.98, 95% CI 0.82 to 1.16) or bed days (mean difference [MD] -16.36; 95% CI -40.8 to 8.05) in the subsequent 12 months (n = 749). Moreover, there were no significant differences in psychiatric symptoms (standardized MD -0.03; 95% CI -0.25 to 0.19; n = 331) or the Global Assessment of Functioning (MD -1.36; 95% CI -4.07 to 1.35; n = 335). Only including the 2 studies that compared compulsory treatment with entirely voluntary care made no difference to the results. CONCLUSIONS: CTOs may not lead to significant differences in readmission, social functioning, or symptomatology, compared with standard care. Their use should be kept under review.
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 | 0,037 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,067 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».