Shared Priorities, Data and Reporting: Improving Access to Mental Health, Addictions and Home Care Services
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionAround the world, the need for mental health, addictions and home care services is growing. Government commitment and collective efforts to bridge data gaps, develop indicators and publicly report results are key elements in Canada’s efforts to improve access.
 Objectives and ApproachThis symposium will demonstrate how a coalition of stakeholders united to use real-world data to measure progress and drive change. Each presentation highlights a different aspect of the project with participant interaction, aiming for the Canadian context to spark knowledge exchange across sectors and countries:
 
 Presentation 1 - Coalitions and consensus (10 min.): processes and engagement for successful collaboration between governments, providers, measurement experts and people with lived experiences to select and develop indicators
 
 Facilitated Q&A (5 min.)
 
 
 Presentation 2 - Standards and data infrastructure (10 min.): new standards to enhance data comparability and strengthened data infrastructure to support measurement and reporting
 
 Facilitated Q&A (5 min.)
 
 
 Presentation 3 - Indicator development (10 min.): the indicator development cycle, methodological approaches using linked and partial data, and development strategies for new concepts
 
 Facilitated Q&A (5 min.)
 
 
 Presentation 4 - Public reporting and policy impact (10 min.): describes how public reporting supports sustained commitments and energizes change using targeted tools and messages
 
 Facilitated Q&A (15 min.)
 
 
 
 ResultsPublic reporting began in 2019, with 3 new indicators released annually over 4 years. Initial reporting provides a baseline to track improvements, and a starting point for health system planners to learn from peers across Canada. The indicators have been a catalyst to fill important data gaps in emergency and home care services.
 Conclusion / ImplicationsThrough shared priorities, coalitions and linked data, information gaps are being filled to drive advancements in access to mental health and addictions services, and home care. Lessons learned in Canada can be adapted internationally to galvanize needed improvements in these sectors.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».