Access to Electroconvulsive Therapy Services in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to determine factors governing access to electroconvulsive therapy (ECT) in Canada. METHODS: We contacted all 1273 registered health care institutions in Canada and invited the 175 centers identified as providing ECT to complete a comprehensive questionnaire. To determine geographic access to ECT, we used a geographic information system, population density data, and road network data. Responses to 5 questions from the questionnaire were used to identify local barriers to access. RESULTS: Approximately 84% of the population in the 10 Canadian provinces live within a 1-hour drive of an ECT center, but 5% live more than 5 hours' drive away. There was significant province-to-province variation, with all of the citizens of Prince Edward Island living within 2 hours of an ECT center but 12.5% of those in Newfoundland and Labrador living more than 5 hours' distance away. There are no ECT services at all in the 3 territories, which contain 3% of the Canadian population. Nongeographic barriers to access included inadequate human resources, particularly, a lack of anesthesiologists, in 59% of the centers; logistical impedances (52%); space limitations (45%); strictures on the hiring of adequate staff (29%); imposed limits to number of treatments or to operating or postanesthetic room time (28%); and a lack of funds to purchase up-to-date ECT or related anesthesiology equipment (14%). CONCLUSIONS: Electroconvulsive therapy is geographically accessible for most Canadians. Even when geography is not a factor, however, there are significant barriers to access resulting from inadequate availability of qualified professional staff, treatment areas, and funding.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».