Child and Adolescent Mental Health Services in Australia: A descriptive analysis between 2015–16 and 2019–20
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide analysis and commentary on Australian state/territory child and adolescent mental health service (CAMHS) expenditure, inpatient and ambulatory structure and key performance indicators. METHOD: Data from the Australian Institute of Health and Welfare and the Australian Bureau of Statistics were descriptively analysed. RESULTS: Between 2015-16 and 2019-20, overall CAMHS expenditure increased by an average annual rate of 3.6%. Per capita expenditure increased at a higher rate than for other subspeciality services. CAMHS admissions had a higher cost per patient day, shorter length of stay, higher readmission rate and lower rates of significant improvement. Adolescents aged 12-17 had high community CAMHS utilisation, based on proportion of population coverage and number of service contacts. CAMHS outpatient outcomes were similar to other age-groups. There were high rates of 'Mental disorder not otherwise specified', depression and adjustment/stress-related disorders as principal diagnoses in community CAMHS episodes. CONCLUSIONS: CAMHS inpatient admissions had lower rates of significant improvement and higher 14-day readmission rates than other ages. Australia's young population had a high outpatient CAMHS contact rate. Evidence-based modelling of CAMHS providers and outcomes may inform future service improvement.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».