A Surveillance System to Monitor Excess Mortality of People with Mental Illness in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Outcome measures are rarely available for surveillance and system performance monitoring for mental disorders and addictions. Our study aims to demonstrate the feasibility and face validity of routinely measuring the mortality gap in the Canadian context at the provincial and regional levels using the methods and data available to the Canadian Chronic Disease Surveillance System (CCDSS) of the Public Health Agency of Canada. METHODS: We used longitudinal data from the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System, which also provides aggregated data to the CCDSS. This includes data from the health insurance registry physician claims and the hospital discharge abstract for all mental disorder diagnoses (International Classification of Diseases [ICD]-9 290-319 or ICD-10 F00-F99). Patients were defined as having had received a mental disorder diagnosis at least once during the year. Life expectancy was measured using Chiang's method for abridged life tables, complemented by the Hsieh method for adjustment of the last age interval. RESULTS: We found a lower life expectancy among psychiatric patients of 8 years for men and 5 years for women. For patients with schizophrenia, life expectancy was lowered by 12 years for men and 8 years for women. Cardiovascular disease and cancer were the most common causes of premature death. Findings were consistent across time and regions of the province. Lower estimates of the mortality gap, compared with literature, could be explained by the inclusion of primary care patients and methods. CONCLUSIONS: Our study demonstrates the feasibility of using administrative data to measure the impact of current and future mental health plans in Canada provided the techniques can be replicated in other Canadian provinces.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».