Determinants and patterns of service utilization and recourse to professionals for mental health reasons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study has a dual purpose: 1) identify determinants of healthcare service utilization for mental health reasons (MHR) in a Canadian (Montreal) catchment area; 2) determine the patterns of recourse to healthcare professionals in terms of frequency of visits and type of professionals consulted, and as it relates to the most prevalent mental disorders (MD) and psychological distress. METHODS: Data was collected from a random sample of 1,823 individuals interviewed after a two-year follow-up period. A regression analysis was performed to identify variables associated with service utilization and complementary analyses were carried out to better understand participants' patterns of healthcare service utilization in relation to the most prevalent MD. RESULTS: Among 243 individuals diagnosed with a MD in the 12 months preceding an interview, 113 (46.5%) reported having used healthcare services for MHR. Determinants of service utilization were emotional and legal problems, number of MD, higher personal income, lower quality of life, inability of individuals to influence events occurring in their neighborhood, female gender and, marginally, lack of alcohol dependence in the past 12 months. Emotional problems were the most significant determinant of healthcare service utilization. Frequent visits with healthcare professionals were more likely associated with major depression and number of MD with or without dependence to alcohol or drugs. People suffering from major depression, psychological distress and social phobia were more likely to consult different professionals, while individuals with panic disorders relied on their family physician only. Concerning social phobia, panic disorders and psychological distress, more frequent visits with professionals did not translate into involvement of a higher number of professionals or vice-versa. CONCLUSIONS: This study demonstrates the impact of emotional problems, neighborhood characteristics and legal problems in healthcare service utilization for MHR. Interventions based on inter-professional collaboration could be prioritized to increase the ability of healthcare services to take care especially of individuals suffering from social phobia, panic disorders and psychological distress. Others actions that could be prioritized are training of family physicians in the treatment of MD, use of psychiatric consultants, internet outreach, and reimbursement of psychological consultations for individuals with low income.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».