Patterns of Mental Healthcare Provision in Urban Areas: A Comparative Analysis for Informing Local Policy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ObjectiveUrbanisation presents specific challenges for the mental wellbeing of the population. An understanding of availability of existing service provision in urban areas is necessary to plan for the needs of people with mental illness in these contexts to identify gaps in care provision and inform policy and planning. This study aims to provide an analysis of the availability and diversity of mental health care in urban areas in Australia , and compare it with benchmark areas in Europe (Finland and Spain) and South America (Chile). MethodDESDE-LTC, an instrument for service classification and description of services providing long term care was used to analyse and compare service provision in Australia (Australian Capital Territory (ACT)), to other urban areas in Australia (Western Sydney, Perth North and South East Sydney) and to benchmark areas in other countries (Spain, Finland and Chile), using a standard healthcare ecosystems approach. Services from all relevant care sectors were calculated per 100,000 adults.ResultsWe identified commonalities in the pattern of mental health care in urban regions in Australia when compared to urban regions internationally, as well as gaps in care provision common to all study areas.ConclusionThese results highlight the relevance of an ecosystems approach to service planning in mental health care at the local level, and the use of a standardised instrument able to provide valid comparisons. There is a need for models of care sensitive to mental health care ecosystem indicators.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».