Managing mental health: why we need to redress the balance between healthcare spending and social spending
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health outcomes vary widely among high-income countries, although mental health problems represent an increasing proportion of the burden of disease for all countries. This has led to increased demand for healthcare services, but mental health outcomes may also be particularly sensitive to the availability of social services. This paper examines the variation in the absolute and relative amounts that high-income countries spend on healthcare and social services to determine whether increased expenditure on social services relative to healthcare expenditure might be associated with better mental health outcomes. METHODS: This paper estimates the association between patterns of government spending and population mental health, as measured by the death rate resulting from mental and behavioural disorders, across member countries of the Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD). We use country-level repeated measures multivariable modelling for the period from 1995 to 2016 with region and time effects, adjusted for total spending and demographic and economic characteristics. Healthcare spending includes all curative services, long-term care, ancillary services, medical goods, preventative care and administration whilst social spending consists of all transfer payments made to individuals and families as part of the welfare state. RESULTS: We find that a higher ratio of social to healthcare expenditure is associated with significantly better mental health outcomes for OECD populations, as measured by the death rate resulting from mental and behavioural disorders. We also find that there is no statistically significant association between healthcare spending and population mental health when we do not control for social spending. CONCLUSION: This study suggests that OECD countries can have a significant impact on population mental health by investing a greater proportion of total expenditure in social services.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».