The National Survey of Mental Health and Well-Being in Australia: Impact on Policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a synopsis of the 3-part National Survey of Mental Health and Well-Being in Australia and to examine the yield in terms of policy and other changes in mental and general health services. METHOD: Published data are examined, and a commentary is provided on service-delivery issues that the data have revealed. RESULTS: One-year prevalence estimates for the common mental disorders, defined according to ICD-10 criteria and assessed using the automated version of the Composite International Diagnostic Interview (CIDI-A), have indicated rates similar to those of other countries (17.7%). Alarmingly high rates were found for alcohol and substance abuse in young persons, especially among young men. The number of years of life lost owing to disability attributable to mental disorders exceeds the number lost owing to cardiovascular disease and cancer. Only 35% of persons with 1 or more of the common mental disorders had sought help in the 12 months prior to interview. The point prevalence for mental health problems was 14% for persons aged 4 to 17 years. The point prevalence for psychotic disorders was 4.7 per 1000. An encouraging finding is that 81% of affected individuals had been to their general practitioner (GP) in the last year. However, only 20% had participated in any rehabilitation program in the past year. CONCLUSIONS: The Survey results are based on a national population sample, not on individuals reaching services. They have therefore proved to be of great value in influencing policy at federal and state levels and may have contributed to increased funding for both services and research.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».