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Enregistrement W4308320943 · doi:10.1177/10398562221135492

Australian older persons mental health inpatient and ambulatory services in 2015–2020 – A descriptive analysis and commentary

2022· article· en· W4308320943 sur OpenAlexaff
Matthew Brazel, Stephen Allison, Tarun Bastiampillai, Steve Kisely, Samantha M. Loi, Jeffrey CL Looi

Notice bibliographique

RevueAustralasian Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPer capitaMedicineDescriptive statisticsAmbulatoryPopulationGerontologyWelfareHealth economicsAmbulatory careHealth careCommissionDemographyEnvironmental healthPublic healthPsychiatryNursingBusinessFinanceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide a commentary on Australian state/territory older persons mental health service (OPMHS) expenditure, inpatient and outpatient services and key performance indicators (KPIs). METHOD: Descriptive analysis of data from the Australian Institute of Health and Welfare (AIHW), the Australian Bureau of Statistics and the World Health Organisation. RESULTS: Between 2015-16 and 2019-20, annual expenditure on OPMHS in Australia increased by an average of only 2.3%, compared to 2.9% for all population groups, despite an increase in the number of over 65 year olds. Per capita recurrent expenditure on OPMHS decreased by an average of 1% annually. Australia's total mental health beds increased, whereas OPMHS beds decreased, mainly due to a reduction in non-acute beds. Outcomes for OPMHS admissions were similar to other age groups, except for a longer length of stay and reduced readmission rate. Older Australians accessed ambulatory mental health care at a lower rate and had a lower rate of improvement after a completed episode. CONCLUSIONS: OPMHS expenditure has not increased at commensurate levels compared to other populations. The mental health of people aged over 65 appears to be a neglected policy priority in Australia. The Royal Commission into Aged Care Quality and Safety may herald service and expenditure changes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,312 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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