The State of Mental Health Services for Incarcerated Adults in Ontario: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with mental illness are significantly overrepresented in the Canadian justice system. Given the high rate of mental illness among individuals who are incarcerated, correctional facilities must implement accessible and effective mental health resources. This not only improves their health and well-being but also contributes to their rehabilitation efforts. However, evidence suggests that the care provided in prisons is inadequate. This scoping review asks, “What is known about the access and quality of mental health care services for adults who are incarcerated in Ontario?” Mental health care services included non-acute interventions and care that is provided in the institution. This scoping review followed the PRISMA Extension for Scoping Reviews methodology. Databases searched include MedLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, Criminal Justice Abstracts, JSTOR, Google Scholar, and the grey literature. The search yielded 354 titles and abstracts of which 16 met the inclusion criteria. Conducted from 2010-2022, the 16 studies included qualitative, quantitative, and mixed methods. Common themes that were identified related to segregation, mental health assessments, medication prescribing and access, opioid agonist therapy, psychiatric service access, systemic and institutional barriers, mental health perception, and the need for collaboration. Despite the significant demand for mental health care in Ontario correctional facilities, limitations to quality care are evident. Such limitations intersect and are then exacerbated, resulting in poor mental health care provision among the incarcerated population. More research is warranted regarding the access, quality, and efficiency of mental health care in Ontario prisons, and how factors including ethnicity, gender, and prison classification (provincial vs. federal) may influence mental health care and its outcomes.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».