Expenditures on Mental Health and Addictions for Canadian Provinces in 2003/04
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure total public and private expenditures on mental health in each province. METHOD: Data for expenditures on mental health services were collected in the following categories: physician expenditures (general and psychiatrist fees for service and alternative funding), inpatient hospital (psychiatric and general), outpatient hospital, community mental health, pharmaceuticals, and substance abuse. Data for 2 years, 2003 and 2004, were collected from the Canadian Institute for Health Information (hospital inpatient and fees for service physicians), the individual provinces (pharmaceuticals, alternative physician payments, hospital outpatient, and community), and the Canadian Centre on Substance Abuse. Totals were expressed in terms of per capita and as a percentage of total provincial health spending. RESULTS: Total spending on mental health was $6.6 billion, of which $5.5 billion was from public sources. Nationally, the largest portion of expenditures was for hospitals, followed by community mental health expenses and pharmaceuticals. This varied by province. Public mental health spending was 6% of total public spending on health, while total mental health spending was 5% of total health spending. CONCLUSIONS: Canadian public mental health spending is lower than most developed countries, and a little below the minimum acceptable amount (5%) stated by the European Mental Health Economics Network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».