Income Differences in Persons Seeking Outpatient Treatment for Mental Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variations in the relationships among income, use of mental health services, and sector of care are examined by comparing data from 3 countries that differ in the organization and financing of mental health services. METHODS: Data come from the 1990-1992 National Comorbidity Survey (n = 5,384), the 1990-1991 Mental Health Supplement to the Ontario Health Survey (n = 6,321), and the 1996 Netherlands Mental Health Survey and Incidence Study (n = 6031). Analysis of the association between income and use of mental health services was carried out for the population that was between ages 18 and 54 years. Differential use of mental health treatment was examined in 3 sectors: the general medical sector, the specialty sector, and the human services sector. RESULTS: No significant association between income and probability of any mental health treatment was observed for persons with psychiatric disorders in any of the 3 countries. However, there were significant differences among countries in the association between income and sector of mental health care treatment. In the United States, income is positively related to treatment being received in the specialty sector and negatively related to treatment being received in the human services sector. In the Netherlands, patients in the middle-income bracket are less likely to receive specialty care, while those in the high-income bracket are less likely to be seen in the human service sector. Income is unrelated to the sector of care for patients in Ontario. CONCLUSIONS: Future research should examine whether differential access to the specialty sector for low-income people in the United States is associated with worse mental health outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».