Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Most people with depression do not receive treatment, even though effective interventions are available. Population-based data can assist health service planners to improve access to mental health services. This study aimed to examine the determinants of untreated depression in Canada's Atlantic provinces. METHOD: This study used data from the Canadian Community Health Survey Cycle 1.1. Logistic regression models explored the prevalence of depression and associated patterns of mental health service use among population subgroups. RESULTS: Of the respondents, 7.3% experienced major depression in the previous year, as measured by the Composite International Diagnostic Interview Short Form. Individuals with the following characteristics were at increased risk for depression: female sex; widowed, separated, or divorced marital status; low income; and 2 or more comorbid medical conditions. Only 40% of respondents with probable depression reported any consultation about their condition with a general practitioner or mental health specialist. Less than one-quarter of Atlantic Canadians with depression reported receiving levels of care consistent with practice guidelines. Vulnerable groups, including older individuals, people with low levels of education, and those living in rural areas, were significantly less likely to receive treatment in either primary or specialty care. CONCLUSIONS: These findings suggest inequitable access to services and the need to target interventions to at-risk populations by raising awareness among the public and health care providers. Health systems in the Atlantic region must work toward achieving consistent longitudinal care for a larger proportion of individuals suffering from depression by studying the underlying factors for service use among underserved groups.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».