Community-based mental health care: to what extent are service costs associated with clinical, social and service history variables?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing movement in many European countries towards capitation-based systems for financing mental health care has generated increasing interest in developing appropriate models capitation formulae. The aims of the study were: to detect and compare any differences in service costs between patients with different diagnoses; and to analyse the associations between patient characteristics and service costs. METHODS: All patients in contact with the South-Verona Community Mental Health Service during the last quarter of 1996 were included in the study. Clinical and service-related variables were collected at first index contact; 3 months later, patients were interviewed using the Client Services Recipient Interview. For those who completed both the clinical assessments and the services receipt schedule (N = 339), 1-year psychiatric and non-psychiatric direct care costs were calculated. Weighted backward regression analyses were performed. RESULTS: The most significant variables associated with psychiatric costs were: admission to hospital in the previous year; intensity and duration of previous contacts with South-Verona CMHS; being unemployed; having a diagnosis of affective disorder; and, Global Assessment of Functioning score. The final model explained 66% of the variation in costs of psychiatric care and 13 % of variation in non-psychiatric medical costs. CONCLUSIONS: The model presented in this study explains a higher degree of cost variance than previously published studies. In community-based services more resources are targeted towards the most disabled patients. Previous psychiatric history (number of admissions in the previous year and intensity of psychiatric contacts lifetime) is strongly associated with psychiatric costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».