Assessing the Costs and Benefits of Insuring Psychological Services as Part of Medicare for Depression in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study estimated costs and effects associated with increasing access to publicly funded psychological services for depression in a public health care system. METHODS: Discrete event simulation modeled clinical events (relapse, recovery, hospitalizations, suicide attempts, and suicide), health service use, and cost outcomes over 40 years in a population with incident depression. Parameters included epidemiologic and economic data from the literature and data from a secondary analysis of the 2012 Canadian Community Health Survey on mental health. Societal costs were measured with the human capital approach. Analyses estimated the incremental cost-effectiveness ratio associated with improved access to psychological services among individuals not receiving adequate mental health care and reporting an unmet need for such care compared with present use of health services for mental health reasons. RESULTS: Over 40 years, increased access to mental health services in a simulated population of adults with incident depression would lead to significantly lower lifetime prevalence of hospitalizations (27.9% versus 30.2% base case) and suicide attempts (14.1% versus 14.6%); fewer suicides (184 versus 250); a per-person gain of .17 quality-adjusted life years; and average societal cost savings of $2,590 CAD per person (range $1,266-$6,320). Publicly funding psychological services would translate to additional costs of $123,212,872 CAD ($67,709,860-$190,922,732) over 40 years. Savings to society would reach, on average, $246,997,940 CAD ($120,733,356-$602,713,120). CONCLUSIONS: In Canada, every $1 invested in covering psychological services would yield $2.00 ($1.78 to $3.15) in savings to society. Covering psychological services as part of Medicare for individuals with an unmet need for mental health care would pay for itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».