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Record W2288455238 · doi:10.24095/hpcdp.28.3.02f

Une nouvelle mesure, fondée sur la population, du fardeau économique de la maladie mentale au Canada

2008· article· fr· W2288455238 on OpenAlexaffvenueabout
K. L. Lim, Philip Jacobs, Arto Öhinmaa, Donald Schopflocher, Carolyn S. Dewa

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques au Canada · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Canadian institutionsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthInstitute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous présentons ici une mesure globale du fardeau économique excédentaire associé à la maladie mentale au Canada, qui tient compte de l'utilisation des ressources médicales et des pertes de productivité imputables aux incapacités de courte et de longue durée, ainsi que de la diminution de la qualité de vie liée à l'état de santé (QVLES), dans la population de personnes souffrant de problèmes de santé mentale, diagnostiqués ou non. L'analyse était fondée sur le cycle 2.1 de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (2003), réalisée auprès de la population. Nous avons mesuré, à l'égard de tous les sujets, tous les services de santé utilisés, la perte de productivité attribuable à une incapacité de courte ou de longue durée et la qualité de vie liée à l'état de santé, et déterminé la valeur de ces facteurs en dollars; le fardeau économique est la différence, représentée par la valeur en dollars de ces facteurs, entre les populations souffrant ou non de maladies mentales. Le fardeau économique total s'est chiffré à 51 milliards $ en 2003. Plus de la moitié de ce fardeau était associé à une diminution de la QVLES. La pratique courante est d'inclure dans les évaluations économiques les changements liés à l'utilisation des ressources médicales, la perte de productivité et la diminution de la QVLES.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.159
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.069
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.236 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations9
Published2008
Admission routes3
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