Depression literacy among older Chinese immigrants in Canada: a comparison with a population-based survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigations of mental health literacy are important because the recognition of a mental health problem is the first step in seeking appropriate mental health care. Lack of recognition is a significant barrier to accessing mental health resources. Older Chinese immigrants are at increased risk for depression; however, there is no research investigating their depression literacy, including their beliefs about treatment, etiology, and prognosis. METHODS: This study investigated depression literacy among 53 older Chinese immigrants in Canada (aged 55-87 years) and compared their literacy to Canadian-born participants of the same age who were part of a larger population-based survey. Depression literacy was assessed through interviews using a case vignette and included the following indices: rates of correct identification of depression; perceived efficacy of various people, professions and treatments; and perceptions of etiology and prognosis. RESULTS: In the Chinese sample, 11.3% correctly identified depression in the case vignette. In contrast, 74.0% of participants in the population-based survey correctly identified depression. Differences in the perceptions of helpful people and interventions, etiology, and prognosis were also noted between the samples. Both samples strongly endorsed physical activity as helpful in the treatment of depression. CONCLUSIONS: In light of these results, it is clear that older Chinese immigrants would benefit from information regarding the symptoms, etiology, and treatment of depression, and that this information may begin to address the serious underutilization of mental health services among this group. Our discussion highlights practice implications and promising interventions.
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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 | 0,000 | 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 ».