MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2129112369 · doi:10.1002/jclp.20231

Utilization of mental health care services among older adults with depression

2006· article· en· W2129112369 sur OpenAlexaffabout
Rebecca Crabb, John Hunsley

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Mental healthMarital statusPsychologyPsychiatryGerontologyMedicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the availability of effective treatments for late life depression, data indicate that only a small minority of adults over the age of 65 years with depression access any kind of care for emotional or mental health problems. Using data from the Canadian Community Health Survey (Cycle 1.1), we compared patterns of mental health service utilization among middle-aged (45-64 years), younger old (65-74 years), and older old (75 years and older) adults with and without depression and identified predictors associated with accessing different services (n=59,302). Compared to middle-aged adults with depression, individuals aged 65 and older with depression were less likely to report any mental health consultation in the past year and especially unlikely to report consulting with professionals other than a family physician. Age remained a significant predictor of mental health service utilization even after accounting for other relevant variables such as gender, marital status, years of education, depression caseness, and number of chronic medical conditions. Although the prevalence of depression is lower in older age groups, the present study provides compelling evidence that mental health services are particularly underutilized by depressed older adults.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,447 · 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

Citations185
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical PsychologyMême sujetMental Health Treatment and AccessTravaux en français237 207