Primary mental health care visits in self-reported data versus provincial administrative records.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Survey data and provincial administrative health data are the major sources of population estimates of mental health care visits to General Practitioners (GPs). Previous research has suggested that self-reported estimates of the number of mental health-related visits per person to health professionals may exceed estimates obtained from physician reimbursement records. DATA AND METHODS: Self-reported data from the 2002 Canadian Community Health Survey (CCHS): Mental Health and Well-being and administrative records from the Medical Services Plan of British Columbia were linked. The analytic sample consisted of 145 CCHS respondents who had at least one mental health visit to a GP in the past 12 months according to both data sources. High Reporters (self-reported visits exceeded number in administrative data), Low Reporters (self-reported visits were less than number in administrative data), and Exact Matches were analyzed in two ways. The first analysis used diagnostic codes to identify mental health-related visits in the administrative data. For the second analysis, all GP visits in the administrative data were counted as "possibly" mental health-related. Differences were described based on the median number of visits. RESULTS: When diagnostic codes were used to identify mental-health-related visitis in the administrative data, High Reporters (49%) substantially exceeded Low Reporters (24%). The remaining 27% were Exact Matches. Based on a broader definition of a mental health visit, 51% were Exact Matches. High reporting was common among people with mental disorders. INTERPRETATION: Self-reported data and administrative data provide different estimates of the number of mental health visits per person to GPs. The discrepancy can be large.
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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 | 0,020 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».