Healthcare costs associated with receipt of effective mental healthcare coverage in individuals with moderate or severe symptoms of anxiety and depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective mental healthcare coverage (EMHC) is an important health system performance indicator of a population's mental healthcare needs. This study aims to assess the factors and healthcare costs associated with the receipt of EMHC for anxiety and depression. METHODS: This study draws on data from participants from Alberta's Tomorrow Project with moderate or severe symptoms of anxiety and depression during the first wave of the COVID-19 pandemic (2020) with available medico-administrative and complete data [n = 720]. EMHC was assessed during the eighteen months as of March 1, 2020, and defined as adequate pharmacotherapy (i.e., antidepressant dispensed, with ≥ 80% proportion of days covered and 4 follow-up medical visits) and/or adequate psychotherapy (≥ 8 physician consultations for psychotherapy) depending on the severity of symptoms. Logistic regression analysis was used to study EMHC as a function of study variables. Regressions with augmented inverse probability weighting were used to estimate the total healthcare costs attributable to receipt of EMHC during the first 18-month period of the pandemic, controlling for confounders. Mean adjusted differences with 95% bias-corrected bootstrap confidence intervals (CIs) are presented. RESULTS: The proportion receiving EMHC was 26.7%. Individuals with worse self-rated mental health after the pandemic than before were less likely to receive EMHC. Those with a lifetime diagnosis of depression and anxiety were more likely to receive EMHC. The overall mean adjusted total healthcare costs attributable to receipt of EMHC during the pandemic was $2601 [ - $247, $5694]. The mean adjusted outpatient costs attributable to EMHC was significantly higher and reached $1613 [$873, $2577]. CONCLUSION: The study's findings highlight the existence of health inequalities and potential unmet mental health needs in individuals with worsening mental health during the pandemic. The receipt of EMHC during the pandemic was not significantly associated with increased total healthcare costs. These findings underscore the need for mental health policies that are aimed at improving timely access to EMHC to address population unmet mental health service needs.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».