Search Results
You are looking at 1 - 4 of 4 items for
- Author or Editor: Gergő Túri x
- Refine by Access: All Content x
Quantifier scope in sentence prosody?
A view from production
Logical scope interpretation and sentence prosody exhibit intricate, yet scarcely studied interrelations across a variety of languages and constructions. Despite these observable interrelations, it is not clear whether quantifier scope by itself is able to directly affect prosodic form. Information structure is a key potential confounding factor, as it appears to richly interact both with scope interpretation and with prosodic form.
To address this complication, the current study investigates, based on data from Hungarian, whether quantifier scope is expressed prosodically if information structure is kept in check. A production experiment is presented that investigates grammatically scope ambiguous doubly quantified sentences with varied focus structures, while lacking a syntactically marked topic or focus. In contrast to the information structural manipulation, which is manifest in the analysis of the acoustic data, the results reveal no prosodic effect of quantifier scope, nor the interaction of scope with information structure. This finding casts doubt on the notion that logical scope can receive direct prosodic expression, and it indirectly corroborates the restrictive view instead that scope interpretation is encoded in prosody only in cases in which it is a free rider on information structure.
A mentális betegeket célzó szolgáltatások hatékonyságának fejlesztési lehetőségei két komplex nemzetközi program tükrében
Possibilities for Improving the Efficiency of Mental Health Services in the Light of Complex International Programs
Háttér és célkitűzések
A súlyos mentális betegségek és a betegség során előforduló relapszusok terhei és költségimplikációi egyéni és társadalmi szinten is jelentősek. A mentálhigiénés szolgáltatások elérhetősége és színvonala, a kliensek egészségkimenetele és a hagyományos pszichiátriai és addiktológiai ellátás költségei azonban egyszerre javíthatók innovatív kezelési, szolgáltatásszervezési és finanszírozási technikák együttes használatával. Tanulmányunk célja, hogy áttekintse a pozitív és a közösségi pszichiátriai szemléletmód, az integrált ellátásszervezés és a sikeralapú kifizetés mint innovatív finanszírozási technika alkalmazási lehetőségeit két, súlyos mentális betegek gondozásával és egészségfejlesztésével foglalkozó program bemutatásán keresztül.
Módszer
A pozitív pszichiátria, közösségi pszichiátria, az integrált ellátásszervezés és az innovatív szolgáltatásfinanszírozás koncepcióival kapcsolatban gyűjtöttünk hazai és nemzetközi szakirodalmat.
Eredmények
A pozitív pszichiátria, a közösségi pszichiátria és az integrált ellátásszervezés tehermentesíthetik a költséges pszichiátriai és addiktológiai fekvőbeteg-ellátást, és elősegíthetik a szolgáltatások színvonalának fejlesztését egy integrált ellátási folyamat részeként. A sikeralapú kifizetés modellje új típusú magánbefektetők megjelenését eredményezi, elősegíti a teljesítménymérés és -értékelés kultúrájának terjedését, és újfajta kockázatmegosztási mechanizmust alkalmaz az interszektoriális együttműködések megvalósításakor.
Következtetések
A közösségi pszichiátria, a pozitív pszichiátria, az integrált ellátásszervezés és a sikeralapú kifizetés számos eszközt biztosít a mentális betegeket célzó szolgáltatások fejlesztéséhez, egyúttal elősegítve az interszektoriális együttműködések és a hosszú távú komplex programok kialakítását. A jelen közleményben ismertetett nemzetközi példák elősegíthetik a mentális betegeket célzó hazai programok fejlesztését.
Background and Objectives
The burden and cost implications of serious mental illness and related relapses affect significantly both the individual and society. Access to and quality of mental health services, along with clients’ health outcomes and the costs of traditional hospital-centered mental health services can be improved by the use of innovative treatment, coordination of service delivery and financing techniques. Our objective is to explore the potential uses of positive psychiatric innovation, community-based psychiatry, integrated service delivery and the “pay for success” financing model, through presenting two mental health programs delivered to clients with serious mental illness.
Methods
Literature related to positive psychiatry, community psychiatry, integrated service delivery and innovative financing have been searched and reviewed.
Results
Positive psychiatry and community-based approaches to mental health care and service can further ease the costs of inpatient care and improve the quality of services as an integrated part of a service process. The “pay for success” model enables new types of private investors, promotes rigorous measurement and assessment of performance and uses an innovative risk-sharing mechanism in the implementation of intersectoral cooperations.
Conclusion
Community psychiatry, positive psychiatry, integrated service delivery and the pay for success model of financing provide various tools to improve mental health services while enabling intersectoral cooperations and long-term, complex programs. Our objective is to support the development of local mental health programs by presenting international examples.
Absztrakt
Bevezetés: A szájüregi daganatok jelentős betegségterhet jelentenek Magyarországon. Célkitűzés: A szájüregi daganatok potenciális szűrési programjainak magyarországi költséghatékonyságát vizsgálták. Módszer: A 40 éves férfiak körében háziorvosok által éves gyakorisággal végzett szervezett szűrés, illetve a 40 éves férfiak körében az alapellátás által végzett, kockázati csoportokat célzó alkalmi szűrés költséghatékonyságát hasonlították a „Nincs szűrés stratégiához”. Az egyes egészségi állapotokhoz tartozó magyarországi hasznossági értékeket és egészségügyi költségeket, valamint a szűrőprogramok költségét a vizsgálat keretében becsülték. A kutatás főbb eredményei az egyes vizsgált stratégiák összes egészségügyi költsége, a várható életminőséggel korrigált életévek, valamint az inkrementális költséghatékonysági hányadosok. Eredmények: A rákmegelőző állapotok kezelésének hatásossága és a részvételi arány függvényében a vizsgált szűrési stratégiák 15–20 éves időtávon költséghatékonyak. A magas kockázatúakra irányuló alkalmi szűrés költséghatékonyabb, mint más vizsgált stratégiák. Következtetések: Magyarországon a magas kockázatúakra irányuló alkalmi szájüregi szűrés költséghatékony lenne. A rákmegelőző állapotok terápiáinak hatásosságára vonatkozó modellparaméterek azonban igen bizonytalanok, az egészségpolitikai döntések előkészítéséhez további kutatások szükségesek. Orv. Hetil., 2016, 157(29), 1161–1170.
Az epidemiológiai surveillance és járványmatematikai előrejelzések szerepe a pandémiás hullámok megelőzésében, mérséklésében – hol tartunk most, és hová kellene eljutni
The role of epidemiological surveillance and mathematical forecasting in preventing and mitigating pandemic waves – what has been accomplished and what should be achieved
Összefoglaló. A Járványmatematikai és Epidemiológiai Projekt egy egyedülálló kezdeményezés Magyarországon, mely jelentős tudást és tapasztalatot halmozott fel a COVID–19 világjárvány során. Jelen tanulmány a pandémia 2. hullámának példáján keresztül áttekinti, hogy miként működött a járványügyi észlelés és monitorozás rendszere, hogyan, milyen eredményekkel végezték a projekt munkatársai a helyzet- és kockázatértékelést, az előrejelzések készítését, végül javaslatokat fogalmaz meg a surveillance- és előrejelző rendszer fejlesztésére a járványügyi biztonság növelése érdekében.
A 2. járványhullám 2020. június 22. és 2021. január 24. között zajlott Magyarországon, melynek során a megerősített COVID–19 esetek száma 356 197 fő volt, ami az első hullámban regisztrált esetszám 87-szerese. Összesen 12 226 megerősített COVID–19 halálesetet regisztráltak, az első hullámban jelentett szám 21-szeresét. Az országos R érték először 2020 augusztusában emelkedett 1,0 fölé. Mintegy 3 héttel azután, hogy az R érték augusztus utolsó hetében tartósan 1,0 fölé emelkedett, a halálos kimenetelű COVID–19 esetszámok növekedése is elindult, mivel a fiatalokról a járvány az idősebb korosztályokra is átterjedt. Mindezt a matematikai modellezési eredmények hetekkel korábban jelezték.
November elején az előrejelzés 12 000 fő feletti kórházi ápoltat vetített előre a karácsonyi időszakra, melynek elkerülésére kormányzati intézkedéscsomag készült. A 2020. november 11-i szigorítás a járványt az eredeti pályáról eltérítette, így a kórházban kezeltek száma a 2. hullámban az előrejelzésnek megfelelően 8018 főnél elérte a csúcsot, majd csökkenni kezdett. Január elején a modellezés azt mutatta, hogy a lecsengő szakaszban, az akkori intézkedések mellett is képes az időközben hazánkban is megjelent új variáns, a gyorsabban terjedő SARS-CoV-2 B.1.1.7, járványügyi fordulatot hozni, ami szintén megvalósult.
Összességében az epidemiológiai helyzetértékelés és matematikai modellezés képes volt a második hullám minden fő aspektusát időben és jól megragadni, a veszélyes folyamatokat előre jelezni és ezzel lehetőséget adni a gyors reagálásra. A 2. hullám tapasztalatai megmutatták, hogy a járványmatematikai és epidemiológiai képességek milyen hozzáadott értékkel bírnak a döntéstámogatásban. Az észlelési és előrejelzési rendszereink megerősítése és a matematikai modellezéssel egységes keretrendszerben történő továbbfejlesztése további lehetőségeket nyithat meg az észlelés, megelőzés, egészségügyi és gazdasági károk elhárítása érdekében szükséges döntési folyamatok bizonyítékalapú támogatásában, és az ország járványügyi biztonságának növelésében.
Summary. The Mathematical Modelling and Epidemiology Task Force is a unique initiative in Hungary that has accumulated significant knowledge and experience during the COVID-19 pandemic. Using the example of the second wave of the pandemic, the present study reviews how the epidemiological surveillance and monitoring system operated, how the task force carried out the situation and risk assessments as well as forecasting, and finally, makes suggestions for improving the surveillance and forecasting system to increase health security.
The second wave of the pandemic lasted between 22 June 2020 and 24 January 2021 in Hungary. The number of confirmed COVID-19 cases was 356,197,87 times the number of cases registered in the first wave. A total of 12,226 confirmed COVID-19 deaths were recorded, 21 times the number reported in the first wave. The reproduction number first exceeded 1.0 shortly in early August 2020. About three weeks after the R-value remained consistently above 1.0 in the last week of August, the number of fatal COVID-19 cases started to increase as the epidemic spread from the young to the older age groups. All of this was predicted by mathematical modelling results weeks earlier.
In early November, the forecast projected more than 12,000 hospitalized patients for the Christmas period, so the government introduced new measures to prevent this surge. The restrictions, implemented on 11 November 2020, diverted the epidemic from its original trajectory, so the number of hospital admissions in the second wave peaked at 8,018, as projected, and then began to decline. In January, SARS-CoV-2 B.1.1.7 was detected in Hungary. Modelling showed in early January, that even in the declining phase, and with the measures being in place, this new variant was able to change the epidemiological trend. This was in fact observed on 24 January, when the epidemic curve started to increase again.
Overall, epidemiological situation assessment and mathematical modelling were able to capture all significant aspects of the second wave in a timely manner and precisely, predicting the possible dangerous changes in the situation, and thus providing opportunity for rapid response. The experience of the second wave has shown the added value of integrating comprehensive epidemiological analysis and mathematical modelling into decision making. Strengthening our epidemiological intelligence and forecasting systems, and further enhancing them in a unified framework can open up further opportunities to provide evidence-based support for decision-making processes.
