Perceived Barriers to Mental Health Service Utilization in the United States, Ontario, and the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although rates of mental health service utilization differ dramatically across countries, little information is available about differences in self-reported barriers to mental health service utilization. Perceived barriers were examined in three locations with differing health care systems. METHODS: Data came from three methodologically similar population-based surveys of adults conducted in the 1990s in Ontario, Canada (N=6,261), the United States (N=5,384), and the Netherlands (N=6,031) that assessed DSM-III-R nonpsychotic mental disorders with the Composite International Diagnostic Interview. Respondents who reported a need for professional help were asked to indicate reasons for not seeking care. Multiple logistic regression analyses were used to determine the sociodemographic, mental disorder, and location-specific correlates of each perceived barrier. RESULTS: The pattern of reported barriers to mental health service utilization was similar across locations: attitudinal barriers (thoughts that the problem would get better on its own) were more prevalent than structural barriers (inability to get an appointment). Fear of stigmatization was not commonly endorsed. With adjustment for sociodemographic factors and type of mental disorder, low-income respondents were significantly more likely to report a financial barrier in the United States than in either Ontario or the Netherlands. CONCLUSIONS: Across locations, attitudinal barriers were more likely to be endorsed than structural barriers to service utilization. The most striking reported cross-national difference was structural, with many more U.S. respondents (especially those with low incomes) reporting financial barriers than respondents in either Ontario or the Netherlands.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».