Predictors of Frequent Recourse to Health Professionals by People with Severe Mental Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Based on Andersen's behavioural model, our study sought to determine predictors and blocks of factors that could explain why people with severe mental disorders (SMDs) more often seek the services of health professionals. METHODS: This longitudinal study involved 292 users with SMDs located in Le Sud-Ouest, the southwest borough of Montreal. Data were collected from participants' medical records and through 7 questionnaires. Using Andersen's Behavioral Model of Health Services Use, independent variables were divided into 3 classes-predisposing factors, enabling factors, and need factors-and were introduced in this order in a hierarchical logistic model. RESULTS: Among 292 users, 110 (37.7%) were frequent users who consulted about one health professional every 3 days. Participants who were more likely to call on health professionals were single and older, depended on welfare as their main source of income, lived in supervised housing, suffered from schizophrenia, schizophrenia spectrum disorders, and adjustment disorders, and, marginally, exhibited multiple mental disorders. CONCLUSION: Mental health services could promote strategies to overcome the reluctance of younger people to seek professional services. Professionals should pay close attention to subsidiary conditions, such as adjustment disorders, from which people with SMDs may suffer. Interventions to improve the socioeconomic condition of unemployed people with SMDs may help to reduce health care service use among that clientele. Programs such as supported employment should be tailored and enhanced for people receiving welfare to decrease stigmatization and improve job market integration.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».