Variables Associated With Perceived Unmet Need for Mental Health Care in a Canadian Epidemiologic Catchment Area
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study identified variables associated with perceived partially met and unmet needs for information, medication, and counseling, as well as overall perceived unmet needs, related to mental health among 571 people in a Canadian epidemiologic catchment area. METHODS: Needs were measured with the Perceived Need for Care Questionnaire and a comprehensive set of independent variables based on Andersen's behavioral model. Four models were constructed for the following dependent variables: perceived unmet needs for information, medication, and counseling (multinomial logistic regression) and overall perceived unmet needs (multiple logistic regression). RESULTS: The proportions reporting fully unmet need were as follows: counseling, 30%; information, 18%; and medication, 4%. Variables associated with unmet needs for information, medication, and counseling were quite distinct. Enabling factors (for example, neighborhood perception variables) were strongly associated with perceived unmet need for information. Need factors were more strongly associated with unmet need for medication, predisposing factors with unmet needs for information and medication, and health service use with unmet information and counseling needs. People whose overall needs went unmet tended to be younger, to have an addiction, and to have consulted fewer professionals. CONCLUSIONS: Mental health services should facilitate access to psychologists or other clinicians to better meet counseling and information needs. They should also take neighborhoods into account when assessing needs and provide more information about mental disorders and the treatments and services offered in disadvantaged areas. Finally, services should be further developed for younger people with addiction, who tend to be stigmatized and avoid using health services.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle