The Burden of Mental Illness and Addiction in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Public Health Ontario and the Institute for Clinical Evaluative Sciences have collaborated to estimate the burden of illness attributable to mental disorder and addictions in Ontario. METHODS: Health-adjusted life years were used to estimate burden. It is conceptually similar to disability-adjusted life years that were used in the global burden of disease studies. Data sources for the mental illnesses and addictions used in our study included health administrative data for the province of Ontario, survey data from Statistics Canada and the Centre for Addiction and Mental Health, vital statistics data from the Ontario Office of the Registrar General, and US epidemiologic survey data. RESULTS: The 5 conditions with the highest burden are: major depression, bipolar affective disorder, alcohol use disorders (AUDs), social phobia, and schizophrenia. The burden of depression is double the next highest mental health condition (that is, bipolar affective disorder) and is more than the combined burden of the 4 most common cancers in Ontario. AUDs were the only disease group that had a substantial proportion of burden attributable to early death. The burden estimates for the other conditions were primarily due to disability. CONCLUSIONS: The burden of these conditions in Ontario is as large or larger than other conditions, such as cancer and infectious diseases, owing in large part to the high prevalence, chronicity, and age of onset for most mental disorders and addiction problems. The findings serve as an important baseline for future evaluation of interventions intended to address the burden of mental health and addictions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».