P01-260 - Population-based Comparison of Specialized and Community Based ADHD Service Rates: Evidence for a New Delivery Model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Population-based analysis of regional and provincial data has permitted identification of areas for modeling innovative service delivery paradigms. Attention Deficit and Hyperactivity Disorder (ADHD) serves as an example. Within the same catchment region, comparing tertiary service utilization with provincial ADHD rates, we have identified a potential service gap. Potential to improve capacity based on a fiscally neutral model is discussed. Method Annual data collected in the regional child and adolescent mental health program information system from 2002-2009 was used to describe characteristics of those referred with a provisional diagnosis of ADHD. Regional population-based utilization rates were compared to the region-adjusted provincial rates of ADHD. Results As is typical, receiving a provisionally diagnosis of ADHD was significantly associated with longer wait for service and length of stay, being male and younger, greater comorbidity (e.g., conduct disorder), more behavioral problems and more problems at school. About half of the referrals came from community-based primary care physicians. Many children are diagnosed with ADHD by community physicians and relatively few receive specialized treatment. Conclusions Analysis of population-based service rates identify potentially large knowledge gap. Within this gap, the quality of service and fidelity to evidence-based practice in community-based treatment of ADHD are unknown. Community-based primary care practitioners have little specialized mental health training and may require support in delivering evidence-based care. To this end, we describe a model to address the identified service gap for ADHD.
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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 | 0,097 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».