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Enregistrement W2288455238 · doi:10.24095/hpcdp.28.3.02f

Une nouvelle mesure, fondée sur la population, du fardeau économique de la maladie mentale au Canada

2008· article· fr· W2288455238 sur OpenAlexaffvenueabout
K. L. Lim, Philip Jacobs, Arto Öhinmaa, Donald Schopflocher, Carolyn S. Dewa

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques au Canada · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthInstitute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous présentons ici une mesure globale du fardeau économique excédentaire associé à la maladie mentale au Canada, qui tient compte de l'utilisation des ressources médicales et des pertes de productivité imputables aux incapacités de courte et de longue durée, ainsi que de la diminution de la qualité de vie liée à l'état de santé (QVLES), dans la population de personnes souffrant de problèmes de santé mentale, diagnostiqués ou non. L'analyse était fondée sur le cycle 2.1 de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (2003), réalisée auprès de la population. Nous avons mesuré, à l'égard de tous les sujets, tous les services de santé utilisés, la perte de productivité attribuable à une incapacité de courte ou de longue durée et la qualité de vie liée à l'état de santé, et déterminé la valeur de ces facteurs en dollars; le fardeau économique est la différence, représentée par la valeur en dollars de ces facteurs, entre les populations souffrant ou non de maladies mentales. Le fardeau économique total s'est chiffré à 51 milliards $ en 2003. Plus de la moitié de ce fardeau était associé à une diminution de la QVLES. La pratique courante est d'inclure dans les évaluations économiques les changements liés à l'utilisation des ressources médicales, la perte de productivité et la diminution de la QVLES.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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