Australian older persons mental health inpatient and ambulatory services in 2015–2020 – A descriptive analysis and commentary
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,020 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».