Children’s Mental Health Need and Expenditures in Ontario: Findings from the 2014 Ontario Child Health Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the alignment between the Ontario Ministry of Children and Youth Services (MCYS) expenditures for children's mental health services and population need, and to quantify the value of adjusting for need in addition to population size in formula-based expenditure allocations. Two need definitions are used: "assessed need," as the presence of a mental disorder, and "perceived need," as the subjective perception of a mental health problem. METHODS: Children's mental health need and service contact estimates (from the 2014 Ontario Child Health Study), expenditure data (from government administrative data), and population counts (from the 2011 Canadian Census) were combined to generate formula-based expenditure allocations based on 1) population size and 2) need (population size adjusted for levels of need). Allocations were compared at the service area and region level and for the 2 need definitions (assessed and perceived). RESULTS: Comparisons were made for 13 of 33 MCYS service areas and all 5 regions. The percentage of MCYS expenditure reallocation needed to achieve an allocation based on assessed need was 25.5% at the service area level and 25.6% at the region level. Based on perceived need, these amounts were 19.4% and 27.2%, respectively. The value of needs-adjustment ranged from 8.0% to 22.7% of total expenditures, depending on the definition of need. CONCLUSION: Making needs adjustments to population counts using population estimates of children's mental health need (assessed or perceived) provides additional value for informing and evaluating allocation decisions. This study provides much-needed and current information about the match between expenditures and children's mental health need.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».