Concurrent disorders treatment and rehospitalization in a forensic population
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of concurrent mental illness and substance use is high in general psychiatric patient populations and is an acknowledged risk factor for re-hospitalization. Similarly, concurrent disorders are recognized as a risk factor for re-offending among correctional populations. However, there is currently little evidence regarding the relationship between concurrent disorders and rehospitalization in forensic psychiatric populations. This study therefore investigated the prevalence of concurrent disorders among forensic patients and the relationship of concurrent disorders to rehospitalization in a forensic psychiatric hospital following discharge, comparing whether individuals who received comprehensive risk/needs assessment and inpatient treatment for concurrent disorders had better outcomes than patients who did not. A retrospective chart review compared data from a sample of treatment and non-treatment patients (i.e. patients admitted for court ordered assessment) discharged from a Canadian Forensic Psychiatric Hospital (FPH) in the years 2015-2017. Using quantitative methods we contrasted rates of voluntary and involuntary (direct backs, breaches) rehospitalization and the reasons for returning to hospital as a function of whether the patient’s treatment team had completed a Short Term Assessment of Risk and Treatability (START) and whether they had received inpatient treatment for concurrent disorders in hospital.\n\t\tResults demonstrated that regardless of diagnosis or concurrent disorders treatment, patients who had completed START assessments and who received long term hospitalization had better outcomes than those who did not. This highlights the value of individualized risk/needs assessments for forensic populations and suggests the clinical importance of long-term, continuous care relationships in improving patient outcomes, specifically rehospitalization.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».