Key performance indicators for mental health and substance use disorders: a literature review and discussion paper
Notice bibliographique
Résumé
With an increasing recognition of the importance of mental and substance use disorders (MESUDS) for population health and health systems and the potential value of systems-based performance indicators in addressing this issue, we aimed to describe the development and content of key performance indicators (KPIs) for MESUDS. Publications were identified through official websites, Google searches and PubMed. Following “PRISMA” guidelines, 25 studies were kept for qualitative synthesis and six for quantitative analysis. We describe their use in practice by comparing their application across a range of public and mixed healthcare systems. Currently, the KPI development for MESUDS adopts several methodologies, including expert opinion, literature review, stakeholder consultation, and the structured consensus method. The rationales provided for selection of particular KPIs vary greatly between systems. Systems exhibit different levels of KPI adaptability, which is reflective of dynamic changes in evidence-based practices. We noted bias in the level of KPI assessment toward system/health plan evaluation followed by program/service evaluation. Similarly, there is a large skew toward KPIs that reflect evaluation of processes. Collection of data in all systems is nearly exclusively reliant on electronic administrative/medical data. Experiences from these systems are synthesized into methodological recommendations and considerations for further research and clinical practice are provided.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».