National Mental Health Performance Framework: Descriptive analysis of state and national data for 2019–2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare key performance indicators for public state and territory specialist mental health services in Australia. METHODS: A descriptive analysis of the publicly-available National Mental Health Performance Framework key performance indicators (KPI), hosted by the Australian Institute of Health and Welfare for 2019-2020, at the national level and for states and territories. RESULTS: The real-world performance of public mental health services varied across the eight states and territories of Australia. Western Australia had the longest acute hospital stays and the lowest rates of involuntary admissions. Queensland (QLD) had the shortest acute hospital stays at the lowest cost. While the Australian Capital Territory had the highest rates of community treatment at the lowest cost, the Northern Territory had highest hospital and community costs with the most involuntary admissions. Victoria (VIC) had the lowest population percentage receiving specialised mental health services, the highest readmission rates after 28 days, and highest physical and mechanical restraint rates. CONCLUSIONS: The KPIs indicate that some states and territories show deviations from national benchmarks that may be important for consumers, carers and clinicians. For further improvement in quality and efficiency, more detailed contextual information is required, including detailed mapping of 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».