Self‐reported use of mental health services versus administrative records: care to recall?
Notice bibliographique
Résumé
Estimates of the level of unmet need for mental health treatment often rely on self-reported use of mental health services. However, depressed persons may over-report their use in relation to administrative records if they are highly distressed. This study seeks to replicate and explicate the finding that persons at a high level of distress report more mental health service use than recorded in their healthcare records. The study sample, N = 36,892, 12 years and older, was drawn from the 1996/97 Ontario portion of the Canadian National Population Health Survey. Respondents were individually linked to their administrative mental healthcare records 12 months backward in time. Of these, 96.5% agreed to the link and 23,063 (62.5%) were linked. Almost two-thirds of those who were depressed in the past year were currently at a high level of distress. Differential reporting of use for highly distressed persons in excess of 100% remained in the use of different types of physician providers after adjustments for other potential determinants of use. Telescoping was also not an explanation. The patterns of differential reporting between groups expected to diverge and converge in their recall ability were consistent with a recall bias. As this study was not able to rule out a recall bias, it further accentuates concerns about the impact of bias in the measurement of mental health-service use and inferences made concerning the determinants of use.
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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 | 0,177 | 0,493 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».