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Enregistrement W2127068156 · doi:10.5539/gjhs.v4n3p13

Determinants of the Utilization of Diversified Types of Professionals for Mental Health Reasons in a Montreal (Canadian) Catchment Area

2012· article· en· W2127068156 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marie‐Josée Fleury, Guy Grenier, Jean-Marie Bamvita, Michel Perreault, Jean Caron

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteDouglas College
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMental healthDiversity (politics)Catchment areaInclusion (mineral)Mental health serviceHealth professionalsService (business)PsychologySet (abstract data type)PsychiatryNursingMedicineHealth careGeographyPolitical scienceDrainage basinBusinessSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study was designed to identify factors associated with the diversity of professionals consulted by 212 individuals affected by at least one mental disorder in the past 12 months in a Montreal catchment area. For inclusion in the study, participants had to be aged 15 to 65 and reside in the study zone. A comprehensive set of variables were analyzed in accordance with the Andersen's behavioural model of health service use. General practitioners, psychiatrists, and psychologists were the main professionals consulted in this study. Having post-secondary education, more than a single mental disorder, excellent relationships with neighbours, and (marginally) being a lifelong victim of violence were associated with higher numbers of professionals consulted. As this study highlights the large number of diversified professionals consulted for reason of mental disorders, shared care initiatives may prove beneficial. Greater effort could also be made in increasing services toward those deemed more vulnerable.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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