The Mental Health of Adults with Developmental Disabilities in Ontario: Lessons from Administrative Health Data
Notice bibliographique
Résumé
Adults with developmental disabilities have increased rates of mental illness and addiction, in addition to being more likely to experience physical health issues.This can lead to high rates of hospital and community-based healthcare.Population-based administrative health data can help in identifying the extent of problems experienced and target areas for policy and practice changes. The IssueMental healthcare costs total over $50 billion a year in Canada, affecting more than 6.7 million people (Mental Health Commission of Canada 2013;Ratnasingham et al. 2012).Adults with developmental disabilities (DDs) such as Down syndrome or autism have a high rate of mental health issues and face significant barriers when accessing appropriate and timely mental healthcare (Lunsky et al. 2007, Lunsky et al. 2013c).Such challenges can lead to additional problems for them and their families.There is currently no national strategy or approach for addressing the mental health needs of this population, and the training of mental healthcare professionals in the field of DDs is extremely limited.The situation is further complicated by the fact that the required services and supports for this group are spread across the health and social service sectors.Just how big an issue this is in our country is difficult to know with limited data.Up until recently, identifying persons with DDs in existing databases was not routinely done, leading to a lack of data and knowledge regarding their mental health diagnoses and mental health service use.In Ontario, we had a unique opportunity to explore mental health concerns and service utilization patterns by linking data from social services to data from health services at the Institute for Clinical Evaluative Sciences (Lin et al. 2014).This initiative, which began in 2010, is part of the Health Care Access Research and Developmental Disabilities Program (H-CARDD; https://www.porticonetwork.ca/web/hcardd),a partnership between scientists, clinicians, policy makers, patients and families.We summarize here findings from the program thus far that have important implications for mental health policy and service delivery. Key Findings Greater prevalence of mental illness and addiction
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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 | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».