Economic Impacts of Supported Employment for Persons with Severe Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most persons with severe mental illness prefer competitive to sheltered vocational settings. Supported employment (SE) has become a clearly defined model for helping people with severe mental illness to find and maintain competitive jobs. It involves individualized and rapid placement, ongoing support and assessment, and integration of vocational and mental health staff within a single clinical team. Previous studies show that SE secures competitive employment much more effectively than do other approaches. This review focuses on its economic impacts. METHODS: Studies reporting some service use or monetary outcomes of adding SE programs were identified. These outcomes were tabulated and are discussed in narrative form. RESULTS: Five nonrandomized and 3 randomized studies compare SE programs with day treatment or transitional employment programs. The introduction of SE services can result in anything from an increase to a decrease in vocational service costs, depending on the extent to which they substitute for previous vocational or day treatment services. Overall service costs tend to be lower, but differences are not significant. Earnings increase only slightly on average. CONCLUSIONS: Converting day treatment or other less effective vocational programs into SE programs can be cost-saving or cost-neutral from the hospital, community centre, and government points of view. Investments of new money into SE programs are unlikely to be materially offset by reductions in other health care costs, by reductions in government benefit payments, or by increased tax revenues. Such investments must be motivated by the value of increasing the community integration of persons with severe mental illness.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».