Disability income support design and mental illnesses: a review of Australia and Ontario
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Mental illnesses have many distinctive features that make determining eligibility for disability income support challenging - for example, their fluctuating nature, invisibility and lack of diagnostic clarity. How do policy makers deal with these features when designing disability income support? More specifically, how do mental illnesses come to be considered eligible disabilities, what tools are used to assess mental illnesses for eligibility, what challenges exist in this process, and what approaches are used to address these challenges? We aimed to determine what evidence is available to policy makers in Australia and Ontario, Canada, to answer these questions. METHODS: Ten electronic databases and grey literature in both jurisdictions were searched using key words, including disability income support, disability pension, mental illness, mental disability, addiction, depression and schizophrenia, for articles published between 1991 and June 2013. This yielded 1341 articles, of which 20 met the inclusion criteria and were critically appraised. RESULTS: Limited evidence is available on disability income support design and mental illnesses in the Australian and Ontarian settings. Most of the evidence is from the grey literature and draws on case law. Many documents reviewed argued that current policy in Australia and Ontario is frequently based on negative assumptions about mental illnesses rather than evidence (either peer reviewed or in the grey literature). Problems relating to mental illnesses largely relate to interpretation of the definition of mental illness rather than the definition itself. CONCLUSIONS: The review confirmed that mental illnesses present many challenges when designing disability income support and that academic as well as grey literature, especially case law, provides insight into these challenges. More research is needed to address these challenges, and more evidence could lead to policies for those with mental illnesses that are well informed and do not reinforce societal prejudices.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle