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Enregistrement W3036792360 · doi:10.9778/cmajo.20190153

Primary care reform and funding equity for mental health disorders in Ontario: a retrospective observational population-based study

2020· article· en· W3036792360 sur OpenAlexafffundvenueabout
Imaan Bayoumi, Susan Schultz, Richard H. Glazier

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMental healthPopulationObservational studyPer capitaEquity (law)PsychiatryHealth careRetrospective cohort studyFamily medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health disorders are associated with high morbidity and reduced life expectancy, and are largely managed in primary care. We sought to assess the equity of distribution of new alternative payment models and teams introduced under primary care reform in Ontario for patients with mental health disorders. METHODS: We conducted a retrospective observational study using population-level administrative data for insured Ontario adults (age ≥ 18 yr) to identify all primary care payments to physicians that were allocated to individual patients in 2002/03 and 2011/12. We identified patients with mental health disorders using validated algorithms, and modelled the relations between per capita primary care costs and mental health disorders over time, stratified by type of mental health or substance use disorder and type of primary care payment. In an adjusted model, we adjusted for age, sex, rurality, neighbourhood income quintile, immigrant status, comorbidity and primary care model. For comparative purposes, we also examined the distribution of primary care payments for people with diabetes mellitus. RESULTS: Total per capita primary care payments increased more slowly over the study period for patients with mental health disorders (62.0%) than for the general population (88.3%). Total payments for patients with substance use disorders increased by 142.7%, largely owing to urine drug testing in opioid substitution clinics. Adjusted total payments for those with versus without mental health disorders decreased by 10% between 2002/03 and 2011/12, driven by lower alternative payments. Similar decreases, also driven by lower alternative payments, were found for all mental health disorder subgroups except substance use and for diabetes. INTERPRETATION: Payment and team reforms were associated with inequitable resource allocation to people with mental health disorders. The findings suggest the need for monitoring reforms for their impact on high-needs populations and making appropriate adjustments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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