Estimates of the treated prevalence of bipolar disorders by mental health services in the general population: comparison of results from administrative and health survey data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Informed provision of population mental health services requires accurate estimates of disease burden. METHODS: We estimated the treated prevalence of bipolar disorders by mental health services in the Calgary Zone, a catchment area in Alberta with a population of over one million. Administrative data in a central repository provides information of mental health care contacts for about 95% of publically funded mental health services. We compared this treated prevalence against self-reported data in the 2002 Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2). RESULTS: Of the 63 016 individuals aged 18 years plus treated in the Calgary Zone in 2002-2008, 3659 (5.81%) and 1065 (1.70%) were diagnosed with bipolar I and bipolar II disorder, respectively. The estimated treated population prevalence of these disorders was 0.41% and 0.12%, respectively. We estimated that 0.44% to 1.17% of the Canadian population was being treated by psychiatrists for bipolar I disorder from CCHS 1.2. DISCUSSION: For bipolar I disorder the estimate based on local administrative data is close to the lower end of the health survey range. The degree of agreement in our estimates reinforces the utility of administrative data repositories in the surveillance of chronic mental disorders.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».