Prevalence and Frequency of Mental Health Care Provided by General Practitioners: Differences between 2 National Data Sources for the Same Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Estimates from Canada's first national mental health surveillance initiative-which is based on diagnostic codes in administrative health care utilization databases-indicate that the proportion of Canadians who receive mental health care is more than twice as high as reported in Canada's national mental health survey. Our study examines and clarifies the nature and extent of differences between 2 predominant types of data that are used for mental health services research and planning. METHOD: A person-by-person data linkage was conducted between the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being and administrative health care utilization records (British Columbia Ministry of Health Services-Medical Services Plan, and Hospital Discharge Abstract Database) within a universal-access, publically funded health care system, to examine the level of agreement between the data sources and respondent characteristics associated with agreement (N = 2378). RESULTS: The prevalence of mental health care from general practitioners (GPs) was higher in administrative data (19.3%; 95% CI 17.7% to 20.9%) than survey data (8.5%; 95% CI 7.5% to 9.8%). Agreement between prevalence estimates from the 2 data sources was associated with age, mental health characteristics, and the number of GP visits. The median number of visits per person was significantly higher in the survey data. CONCLUSIONS: GPs saw more than twice as many patients for mental health issues according to administrative data, compared with survey data; however, the number of visits per patient was higher in survey data.
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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 | 0,020 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».