A comparison of self-reported use of primary mental health care versus provincial administrative health records
Notice bibliographique
Résumé
Most mental health (MH) care in Canada is provided by General Practitioners (GPs). Thus. information about use of primary MI-I care is fundamentally important to researchers and policy makers. The two predominant sources of data on primary MN care are self-reported data, and provincial administrative databases which capture physician reimbursement data for medical services provided to virtually all residents, under Canada’s publicly-funded universal health care system. The objective of this research was to compare estimates of primary MI-I care from the two types of data over a 12 month reference period, using an individual-level data linkage in a sample of 2,37X residents of the province of British Columbia. The proportion of individuals in this sample who had MI-I care from a GP was approximately twice as high in the administrative data (19.3%) versus the self-reported data (8.5%). in contrast, the number o/ A4H visits to each individual’s main GP tended to be higher in the self-reported data than the administrative data. In terms of agreement. three-quarters of individuals who had primary MH care according to the administrative data did not report such care. while one-third of individuals who reported primary Mu care did not have an administrative record of such care. The study also explored whether individuals in the sample who had had a major depressive episode (MDE) in the 12 month reference period, were more or less likely than individuals who had not had an MDE to have had primary MI-I care according to both data sources versus only one data source. The results of the study indicated that individuals who had hat/an A/IDE had a greater likelihood of having had care according to both data sources. The self-reported data were from the 2002 Canadian Community I-Health Survey on Mental Health and Well-Being, and the method used to identify primary MI-I care in the administrative data closely paralleled the method that has recently been proposed for national surveillance of MH in Canada. It is hoped that the findings will help researchers, policymakers and methodologists to make informed choices when collecting. analyzing and interpreting each type of data.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».