A review of the economic impact of mental illness
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the impact and cost associated with mental illness. Methods A rapid review of the literature from Australia, New Zealand, UK and Canada was undertaken. The review included literature pertaining to the cost-of-illness and impact of mental illness as well as any modelling studies. Included studies were categorised according to impact on education, labour force engagement, earlier retirement or welfare dependency. The well-accepted Drummond 10-point economic appraisal checklist was used to assess the quality of the studies. Results A total of 45 methodologically diverse studies were included. The studies highlight the significant burden mental illness places on all facets of society, including individuals, families, workplaces and the wider economy. Mental illness results in a greater chance of leaving school early, a lower probability of gaining full-time employment and a reduced quality of life. Research from Canada suggests that the total economic costs associated with mental illness will increase six-fold over the next 30 years with costs likely to exceed A$2.8 trillion (based on 2015 Australian dollars). Conclusions Mental illness is associated with a high economic burden. Further research is required to develop a better understanding of the trajectory and burden of mental illness so that resources can be directed towards cost-effective interventions. What is known about the topic? Although mental illness continues to be one of the leading contributors to the burden of disease, there is limited information on the economic impact that mental illness imposes on individuals, families, workplaces and the wider economy. What does this paper add? This review provides a summary of the economic impact and cost of mental illness. The included literature highlights the significant burden mental illness places on individuals, families, workplaces, society and the economy in general. The review identified several areas for improvement. For example, only limited information is available on the impact of attention deficit hyperactivity disorder, anxiety, cognitive function, conduct disorder, eating disorder and psychological distress. There was also a dearth of evidence on the intangible elements of pain and suffering of people and their families with depressive disorders. More research is required to better understand the full extent of the impact of mental illness and strategies that may be implemented to minimise this harm. What are the implications for practitioners? Knowing the current and future impact of mental illness highlights the imperative to develop an effective policy response.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».