From Crisis to Recovery: Exploring the Demand Surge for Mental Health Services in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background:The coronavirus disease (COVID-19) pandemic has triggered a rapid surge in mental health needs in Alberta, Canada. This exacerbated the entrenched gaps in access and system strain within a system that was previously stretched thin. In response, the province implemented a series of policy interventions spanning digital innovation to recovery-oriented services and selective service extensions. Objective: To evaluate Alberta's system-level response to a pandemic-driven surge in mental health demand, we employed a health economics and policy framework.Methods: Economic and policy analyses were conducted using data taken from the 2023-2024 Alberta Mental Health and Addiction Annual Report. We employed a supply-demand modeling approach to quantify the impacts of shifts in service capacity, price equilibrium, and public intervention on the accessibility of mental health services. Results: Service requests have increased significantly due to heightened public awareness and concerns about the pandemic. Meanwhile, supply increased by more than 50% via newly established recovery communities, additions of CASA Mental Health classrooms, and the Virtual Opioid Dependency Program (VODP). The market balance remained stable, with a consistent price and increased service utilization, rising from 60 to 90 monthly sessions. Conclusion:The Alberta model offers a transferable template for balancing demand-side momentum with collective supply-side initiatives in public-sector mental health systems. Long-term stability relies on equity-oriented strategies, rural accessibility improvements, workforce preparation, and flexible funding.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».