Medidas coercitivas en salud mental. Grupo focal con profesionales del ámbito comunitario.
Bibliographic record
Abstract
La coerción, con sus múltiples facetas, es el problema más antiguo de las instituciones psiquiátricas, principalmente por los numerosos intentos a lo largo de los tiempos por abolir y/o moderar su uso. La frecuencia, así como el marco jurídico que las regula, son extremadamente variados, lo que posibilita la transgresión de los derechos del paciente. Objetivo. Analizar la percepción de los profesionales de una Unidad de Salud Mental Comunitaria (USMC) ante la aplicación de medidas coercitivas hacia los usuarios que discurren por los distintos dispositivos de la Red de Atención a la Salud Mental en Andalucía. Método. Se llevó a cabo un grupo focal con 10 participantes. El contenido del grupo focal fue transcrito y los temas fueron identificados usando análisis temático. Resultados. Las categorías temáticas identificadas son: Contexto conceptual sobre las medidas coercitivas; Contexto situacional sobre las medidas coercitivas dentro del actual modelo de atención a la salud mental de Andalucía;Medidas coercitivas como método de control; Derechos humanos y empoderamiento de los usuarios; Sugerencias para el cambio. Conclusiones. La utilización de medidas coercitivas parece estar plenamente justificada ante el actual modelo de atención y modos y medios de actuación. Se hace necesario invertir en salud mental, para el desarrollo de una mejora de infraestructura y servicios, así como una inversión en recursos humanos para proveer una atención y cuidados de calidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".