Ethnicity and Seeking Treatment for Depression: A Canadian National Study
Notice bibliographique
Résumé
This research was based on data collected in the Health and Mental Health cycle of the Canadian Community Health Survey to assess the effects of ethnic background on seeking treatment for major depression episodes (MDE) and to investigate types of barriers to mental health care reported by members of different racial/ethnic groups. Findings indicated that racial/ethnic background had a significant effect on treatment-seeking rates, controlling for socio-economic, demographic and health factors. Proportion of MDE sufferers with unmet mental health care needs varied significantly across racial/ethnic groups, with the lowest rate reported among Blacks and the highest among South Asians. Results identified some access problems that were common across all racial/ethnic groups and some problems unique to members of specific groups. For example, two-thirds of depressed individuals of all racial/ethnic backgrounds with unmet needs reported personal barriers to treatment, i.e., they decided not to seek treatment. In contrast, rates of accessibility and availability barriers differed significantly across racial/ethnic groups. Results signaled an urgent need for psycho-educational programs aimed at Canadians of all racial/ethnic backgrounds, as well as the need for culturally sensitive screening and intervention policies to ensure equal access to mental health services for all Canadians. Cette recherche s’est faite à partir de données collectées par la partie de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes portant sur la santé mentale, afin d’évaluer les effets du contexte ethnique dans la demande de traitement pour des épisodes majeurs de dépression (EMD), et pour étudier les types d’obstacles aux soins médicaux ad hoc, tels qu’en ont rendu compte des membres de groupes raciaux et ethniques. Selon les résultats, le contexte racial et ethnique joue un rôle important sur les taux de demande de traitement, en contrôlant les facteurs socio-économiques, démographiques et touchant à la santé. La proportion de malades souffrant d’EMD qui n’ont pas reçu de soins médicaux appropriés varie de manière significative d’un groupe à l’autre, les réponses indiquant le taux le plus bas chez les Noirs et le plus élevé chez les Sud-Asiatiques. Nous avons aussi identifié des problèmes d’accès, certains communs à tous les groupes raciaux et ethniques, d’autres propres à des groupes spécifiques. Par exemple, dans tous les contextes concernés, les deux-tiers des personnes dépressives qui n’ont pas reçu de soins adéquats ont indiqué des obstacles d’ordre personnel à un traitement, à savoir qu’elles n’ont pas demandé à en suivre un. Par contraste, les taux d’accessibilité et les obstacles à la disponibilité de soins mentaux diffèrent remarquablement d’un groupe racial ou ethnique à l’autre. Les conclusions indiquent un besoin urgent de dépistage et de politiques d’interventions qui tiennent compte de la culture afin d’assurer un accès égal aux services de santé mentale pour tous les Canadiens.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».