Health Care and Mortality among Persons with Severe Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Reports show disparities in the health care of persons with severe mental illness (SMI), including in countries with universal health insurance. However, the moderating effect on disparities of specific mental health legislation is yet to be studied. The study aimed to investigate equality of health care for people with SMI in a country with a national health insurance and a comprehensive rehabilitation law for persons with mental disabilities. METHOD: A case-control epidemiological study compared health services (laboratory tests, visits to specialists, and medications) provided to users with and without a history of schizophrenia and bipolar disorder ( N = 52,131) and with regard to a subgroup of users with diabetes ( n = 16,280). In addition, we examined the mortality rates of the study population. RESULTS: While service users with schizophrenia were somewhat less likely to meet the same indexes of care as controls, those with bipolar disorder did not differ from their counterparts. Yet, mortality risk among service users with schizophrenia and bipolar disorder was 2.4 and 1.7 times higher, respectively. Rates of services to persons with SMI and comorbid diabetes did not differ from their counterparts. CONCLUSIONS: In Israel, a country with a national health insurance and a rehabilitation law for persons with mental disabilities, service users with bipolar disorder receive equitable levels of general health care. For users with schizophrenia, the disparities exist in some of the health care measures but to a smaller extent than in other countries with universal health insurance. In contrast, mortality rates are elevated in persons with SMI.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».