Dropping Out of Mental Health Treatment: Patterns and Predictors Among Epidemiological Survey Respondents in the United States and Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The authors interviewed individuals treated for self-described mental health problems in the preceding year to examine patterns and predictors associated with dropping out of treatment. METHOD: Subjects were drawn from respondents to community epidemiological surveys carried out in representative samples of the United States and Ontario populations. Dropouts were those who had left mental health treatment during the prior year for reasons other than symptom improvement. The surveys also assessed potential dropout correlates: sociodemographic characteristics, attitudes about mental health care, disorder type, provider type, and treatment received. RESULTS: The proportion of dropouts did not significantly differ between the United States (19.2%) and Ontario (16.9%), nor did the effects of the predictors differ significantly between the two samples. Sociodemographic characteristics associated with treatment dropout included low income, young age, and, in the United States, lacking insurance coverage for mental health treatment. Patient attitudes associated with dropout included viewing mental health treatment as relatively ineffective and embarrassment about seeing a mental health provider. Respondents who received both medication and talk therapy were less likely to drop out than those who received single-modality treatments. CONCLUSIONS: Mental health treatment dropout is a serious problem, especially among patients who have low income, are young, lack insurance, are offered only single-modality treatments, and have negative attitudes about mental health care. Cost-effective interventions targeting these groups are needed to increase the proportion of patients who complete an adequate course of treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».