Insights and Advancing Mental Health Care: The Utility of Administrative Health Records
Notice bibliographique
Résumé
AHRs' efficacy in mental health research. These papers are meant to showcase the application of machine learning (ML) to predict opioid overdose risks, the examination of developmental disorder utilization shifts within the Alberta healthcare system, and the impact of the pandemic on neurocognitive disorder trends and healthcare demands. These examples underline the diverse applications and insights AHRs can provide into mental health issues. Looking to the future, the dissertation advocates for broadening AHRs' applications, including their potential in post-disaster mental health outcome predictions. It proposes an integration of AHRs with wearable device data, aiming to transform mental health care from a traditionally reactive approach to a proactive and preventive strategy. This forward-thinking perspective envisions a system where real-time data from wearables enriches AHRs, offering nuanced, immediate insights into individual mental health statuses. Overall, the dissertation aims to comprehensively dissect the capacity of AHRs to revolutionize mental health care research and practice. It not only addresses the challenges of privacy and the necessity for cross-sector collaboration but also demonstrates the practical applications of AHRs in current mental health scenarios and anticipates their future role in advancing mental health care, especially in contexts affected by disasters. This work not only highlights the present state of mental health care research but also recommends new directions for future innovations in the field.
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 | 0,119 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».