Health services use for mental health problems by community-living seniors with depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature on health services (HS) use for mental health problems by community-living seniors with depression is sparse. This study aimed to characterize patterns of HS use for mental health problems by seniors with depressive disorders and symptoms during the previous 12 months. METHOD: The study used data from the Canadian Community Health Survey Cycle 1.2: Mental Health and Well-Being (N = 7736). Information was collected on demographic, social, mental, physical and functional variables and HS use for mental health problems. We obtained simple univariate and bivariate descriptions of the data and developed multivariate predictive models for each of the HS utilization variables. RESULTS: Rates of any HS use for mental health problems ranged from 1.8% for those with no depressive symptoms to 31.1% for those with major depression. Variables predicting increased HS use were: depressive disorder or symptoms, clinically significant distress or impairment, age 65-84, single, post-secondary education, religiousness, disability, co-morbid mental disorder and fewer friends and positive social interactions. Variables predicting HS use among depressed seniors were physical health, psychiatric co-morbidity and activity limitation. CONCLUSION: Community-living seniors with major depression, co-morbid major depression and depressive symptoms were more likely to use psychiatrist, family physician, other professional and self-help services for mental health problems but less than a third actually did so.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».