Cost of implementing the QualityRights programme in public hospitals in Gujarat providing mental healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Background & objectives: Investment in mental health is quite meagre worldwide, including in India. The costs of new interventions must be clarified to ensure the appropriate utilization of available resources. The government of Gujarat implemented QualityRights intervention at six public mental health hospitals. This study was aimed to project the costs of scaling up of the Gujarat QualityRights intervention to understand the additional resources needed for a broader implementation. Methods: Economic costs of the QualityRights intervention were calculated using an ingredients-based approach from the health systems' perspective. Major activities within the QualityRights intervention included assessment visits, meetings, training of trainers, provision of peer support and onsite training. Results: Total costs of implementing the QualityRights intervention varied from Indian Rupees (₹) 0.59 million to ₹ 2.59 million [1United States Dollars (US $) = ₹ 74.132] across six intervention sites at 2020 prices with 69-79 per cent of the cost being time cost. Scaling up the intervention to the entire State of Gujarat would require about two per cent increase in financial investment, or about 7.5 per cent increase in total cost including time costs over and above the costs of usual care for people with mental health conditions in public health facilities across the State. Interpretation & conclusions: The findings of this study suggest that human resources were the major cost contributor of the programme. Given the shortage of trained human resources in the mental health sector, appropriate planning during the scale-up phase of the QualityRights intervention is required to ensure all staff members receive the required training, and the treatment is not compromised during this training phase. As only about two per cent increase in financial cost can improve the quality of mental healthcare significantly, the State government can plan for its scale-up across the State.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».