De-escalatie en dwangreductie. Een praktijkboek voor de klinische intensieve en forensische zorg
Bibliographic record
Abstract
Sinds begin deze eeuw worden dwang en vrijheidsbeperking in de zorg als problematisch beschouwd, met de separeer als kop van jut. Maar vele instellingen worstelen inmiddels met de stuwende beweging naar minder dwang en het niet meer willen separeren. Dit boek biedt een diepgaande invulling naar een de-escalerende zorgpraktijk met minder dwang, maar vooral ook minder dwangbeleving. Als de hang naar minder dwang zich versimpelt tot het al dan niet sluiten van de separeer, leidt dit niet tot verbetering van de zorg en mogelijk zelfs tot meer incidenten en meer dwang. Zeker in de complexe praktijk van de intensieve (klinisch jeugdzorg/ggz/geestelijke gehandicaptenzorg) en forensische zorg. Anders omgaan met dwang begint bij inzicht en begrip. Dit geldt voor de ‘trekkracht’ van beheersing en controle en voor de destructieve dynamiek, die bij cliënten kunnen leiden tot gevaarlijk gedrag, met dwang en opsluiting als ons eenzijdige antwoord. Dit boek beoogt het denken in mogelijkheden te versterken, daar waar professionals soms juist ervaren dat ze vastzitten en niet anders kunnen dan reageren op het gedrag. De auteurs bieden hiervoor een denkkader en een scala aan praktisch uitvoerbare mogelijkheden. Dit boek geeft een uitgebreide opsomming van practice en evidence based interventies, methoden en werkwijzen gebaseerd op onderzoek en (eigen) praktijk. Beide auteurs hebben een brede werk-, trainings- en onderzoekservaring in de (forensische) ggz en jeugdzorg. Petra Schaftenaar doet dit inmiddels vanuit haar bedrijf Metis Zorg. Minco Ruiter werkt ook als zelfstandige: Aansluiten & Afstemmen is zijn bedrijf.
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 | 0.012 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.021 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.011 |
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".