Prevalence of psychological distress and mental disorders, and use of mental health services in the epidemiological catchment area of Montreal South-West
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This report presents the initial results of the first Epidemiological Catchment Area Study in mental health in Canada. Five neighbourhoods in the South-West sector of Montreal, with a population of 258,000, were under study. The objectives of the research program were: 1) to assess the prevalence and incidence of psychological distress, mental disorders, substance abuse, parasuicide, risky behaviour and quality of life; 2) to examine the links and interactions between individual determinants, neighbourhood ecology and mental health in each neighbourhood; 3) to identify the conditions facilitating the integration of individuals with mental health problems; 4) to analyse the impact of the social, economic and physical aspects of the neighbourhoods using a geographic information system. 5) to verify the adequacy of mental health services. METHOD: A longitudinal study in the form of a community survey was used, complemented by focused qualitative sub-studies. The longitudinal study included a randomly selected sample of 2,433 individuals between the ages of 15 and 65 in the first wave of data collection, and three other waves are projected. An overview of the methods is presented. RESULTS: The prevalence of psychological distress, mental disorders and use of mental health services and their correlates are described for the first wave of data collection. CONCLUSION: Several vulnerable groups and risk factors related to socio-demographic variables have been identified such as: gender, age, marital status, income, immigration and language. These results can be used to improve treatment services, prevention of mental disorders, and mental health promotion.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».