Gaining knowledge of Ontario’s community mental health and addictions system: linking community-based health services data with administrative health data in Toronto, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIn most developed countries, a significant amount of mental health and addictions care occurs in community settings. Data reflecting populations served by community-based mental health and addictions providers and the types of services provided are not available, resulting in an incomplete reflection of the entire mental health and addictions system within existing administrative data. Objectives and ApproachThe Community Business Intelligence (CBI) initiative is a data collection project that captures information on adults receiving community-based mental health, addictions, and support services in Toronto Central Local Health Integration Network (LHIN), located in Ontario, Canada. Leveraging administrative health data and data linkage capacity at the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES), along with engagement of external stakeholders knowledgeable of CBI and the community health sector, we linked the 2015/16 CBI dataset to administrative health data. Demographic characteristics, health-service utilization, primary care attachment, and 30-day emergency department (ED) revisits were calculated for individuals accessing community health services. ResultsThere was an 80.8% linkage rate, of which 36.9% linked deterministically via health card number, while 43.9% linked probabilistically. After study exclusions, 37,688 individuals in the CBI dataset used community health services between April 2015 and March 2016. Compared to Toronto Central LHIN, a greater proportion in the CBI dataset were female, older than 65 years of age, and living in a low income neighbourhood. Furthermore, 95.5%of individuals had at least one outpatient physician visit, 51.3%had at least one ED visit, and 21.7%had at least one hospitalization in the past year. Few individuals in the CBI dataset were without primary care attachment (4.5%); however, a larger proportion had a 30-day ED revisit, particularly those receiving community addictions services (19%). Conclusion/ImplicationsThe availability of community health services data in the CBI dataset and its successful linkage to the administrative health data held at ICES identified health service intersections and outcomes that were previously unknown. This linkage project demonstrates a successful framework for sector-wide performance measurement to address a critical infrastructure gap.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».