The Economic Impact of Providing Evidence-Based Pediatric Mental Health Literacy Training to Primary Care Physicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper presents a review of the current state of child and adolescent mental health literacy and provides current evidence of the economic impact of a pediatric mental health literacy (MHL) training program. METHODS: Employing a case-series-comparison design, physician referrals to urgent and specialized mental health services were linked with patient-specific information comparing referrals from MHL participants and non-participating physicians. The economic impact analysis was based on changes in the admitted referral frequency and lengths of stay for the MHL group, compared to themselves pretraining, and over the same time period compared to non-participating physicians. RESULTS: Average scheduled ambulatory admission rates per physician remained constant for trained and untrained pre-post groups. Average scheduled ambulatory admission wait time and length of stay reduced significantly post-training for MHL-trained physicians compared to pre-training and untrained physicians. In addition to reductions in length of stay, the total bed costs saving for emergency/inpatients admission deferrals was $2,932,112 or about $20,000 per MHL-trained physician. CONCLUSION: The estimated economic impact of the MHL training shows a substantial return on investment and supports wider implementation. The MHL training program should be a key feature of mental health reform strategies, as well as continuing and undergraduate medical education.
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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 | 0,014 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».