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Record W4404562888 · doi:10.7202/1114413ar

Projet ÉCHINOPS : collaborer avec les forces de l’ordre pour les échappés du système de santé

2024· article· fr· W4404562888 on OpenAlexaffvenueabout
Luigi De Benedictis, Amélie Bouchard, Gabriel Thériault, William McGuire, Marie‐Hélène Goulet, Caroline Larue

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs Au Canada, on estime que 5 à 31 % des interventions policières se font auprès de personnes ayant des troubles de santé mentale. L’objectif de cette revue sur la littérature scientifique est de soulever une myriade d’enjeux dans l’approche de ce type de patients en communauté. Nous illustrons ensuite ce contexte avec une initiative montréalaise : le projet ÉCHINOPS (Équipe communautaire hybride d’interventions novatrices OSBL-Psychiatrie-SPVM). Méthode Une recherche bibliographique classique large a été effectuée en juin 2022 sur Pubmed, EMBASE, PsycINFO et CINAHL, avec les descripteurs MeSH Police, Law Enforcement, Crisis Intervention, Mental Health Services, Mental Disorders, Mentally Ill Persons, Intersectoral Collaboration, Interprofessional Relations, Interdisciplinary Communication, Patient Care Team, et une quarantaine de mots-clés, pour générer plus de 1100 articles. La recherche a été effectuée sans limite de temps ni de langue. Deux membres de l’équipe de recherche ont lu titres et résumés pour éventuellement retenir une centaine d’articles. Après une recherche en « boule de neige » sur les listes de référence des articles repérés, environ 110 articles ont été retenus. La gestion documentaire a été réalisée à l’aide du logiciel Zotero version 6.0.37. Les documents inclus devaient être écrits en anglais ou en français. Nous avons ensuite organisé nos données en sections pour synthétiser les enjeux : Interactions entre patients et policiers et justice procédurale ; Usage de la force et morbidité ; Transports vers un centre hospitalier ; Judiciarisation ; Consultation et résolution de situations sur scène ; Accès à des soins de santé mentale et hospitalisations ; Expériences et satisfaction des citoyens et bénéficiaires ; Expériences et satisfaction des dispensateurs de soins ; Aspects économiques. Résultats Depuis les 40 dernières années, la désinstitutionnalisation des services psychiatriques a conduit à une augmentation des contacts entre la clientèle en santé mentale et les forces de l’ordre. Tout en témoignant d’un changement de culture quant au rôle des agents de la paix dans la population générale, des initiatives partout dans le monde mettent en lumière un besoin grandissant de formation supplémentaire sur la maladie mentale et d’interdisciplinarité entre les services policiers et le système de santé. Cette nécessité exige l’élaboration de partenariats et de nouveaux modèles de collaboration dans la communauté. Conclusion Composée d’infirmier(-ère)s en santé mentale et de psychiatres communautaires, l’équipe du projet ÉCHINOPS travaille en collaboration avec les corps policiers pour jouer un rôle de consultant et pour mettre en oeuvre et consolider des pratiques mixtes d’interventions psychosociales et policières de proximité dans la communauté auprès de personnes ayant des troubles de santé mentale. Le fonctionnement de l’équipe s’inspire des modèles d’équipes d’interventions mixtes dites Co-response ou Street Triage qui ont fait l’objet de plusieurs projets au Canada et dans d’autres pays occidentaux. Une telle équipe d’intervention mixte a pris son envol dans le cadre d’un projet-pilote dans l’est de Montréal depuis janvier 2022.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.734
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.404
Teacher spread0.358 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes3
Has abstractyes

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