Australian community and inpatient general public sector mental health services between 2017–18 and 2021–22: Relative stasis in bed capacity, increasing outpatient demand, and stunted expenditure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To descriptively analyse Australian public sector General Mental Health Services (GMHS) expenditure, ambulatory, and inpatient services, including key performance indicators (KPIs) in comparison with other subspeciality mental health services (MHS). METHOD: We descriptively analysed data published by the Australian Institute of Health and Welfare (AIHW), including inpatient, ambulatory services, expenditure, and KPIs. RESULTS: From 2017-18 to 2021-22, per capita expenditure for Australian GMHS (18-64) rose by an average annual inflation-adjusted change of 2%. Overall bed numbers remained static, with non-acute beds declining, and commensurate expansion of acute beds. Community GMHS had high outpatient utilisation, with high rates of schizophrenia, schizoaffective disorder, and bipolar affective disorders as primary diagnoses in mid-life. From 2017-18 to 2021-22, GMHS inpatient and ambulatory episodes had decreasing rates of significant improvement and increasing rates of significant deterioration. CONCLUSIONS: Although GMHS has the highest overall population and service utilisation, there has been static bed availability and relatively small increases in expenditure which are occurring concurrently with worsening clinical outcomes. Evidence-based modelling of GMHS and outcomes is required to inform future service improvement.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».