Negative Attitudes toward Help Seeking for Mental Illness in 2 Population—Based Surveys from the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence and sociodemographic correlates of negative attitudes toward help seeking for mental illness among the general population in the United States and Ontario. METHODS: Two contemporaneous population-based surveys (aged 15 to 54 years) were analyzed: the US National Comorbidity Survey (NCS) (n = 5877) and the Ontario Health Survey (OHS) (n = 6902). Multiple logistic regression analyses were used to examine the correlates of a derived negative attitudes composite variable obtained from questions assessing probability, comfort, and embarrassment related to help seeking for mental illness. RESULTS: Negative attitudes toward help seeking for mental illness were prevalent in both countries. Fifteen percent of OHS and 20% of NCS respondents stated they probably or definitely would not seek treatment if they had serious emotional problems. Almost one-half of recipients in both surveys stated they would be embarrassed if their friends knew about their use of mental health services. Negative attitudes toward help seeking were highest among socioeconomically challenged young, single, lesser-educated men in Ontario and the United States. In both countries, substance abuse or dependence and antisocial personality disorder were associated with greater negative attitudes, as was not having sought treatment in the past. CONCLUSIONS: Negative attitudes toward mental health service use are prevalent in Ontario and the United States. They are most common in young adults, especially those with lower education and socioeconomic resources, and those with substance abuse or dependence problems. This information can be used to target educational efforts aimed at improving willingness to seek care for mental health problems.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».