Service Use for Mental Health Reasons: Cross-Provincial Differences in Rates, Determinants, and Equity of Access
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In 2002, Canada undertook its first national survey on mental health and well-being, including detailed questioning on service use. Mental disorders may affect more than 1 person in 5, according to past regional and less comprehensive mental health surveys in Canada, and most do not seek help. Individual determinants play a role in health resource use for mental health (MH) reasons. This study aimed to provide prevalence rates of health care service use for MH reasons by province and according to service type and to examine determinants of MH service use in Canada and across provinces. METHODS: We assessed the prevalence rate (95% confidence interval [CI]) of past-year health service use for MH reasons, and we assessed potential determinants cross-sectionally, using data collected from the Statistics Canada Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2). We estimated models of resource use with logistic regression (using odds ratios and 95%CIs). RESULTS: The prevalence of health service use for MH reasons in Canada was 9.5% (95%CI, 9.1% to 10.0%). The highest rates, on average, were observed in Nova Scotia (11.3%; 95%CI, 9.6% to 13.0%) and British Columbia (11.3%; 95%CI, 10.1% to 12.6%). The lowest rates were observed in Newfoundland and Labrador (6.7%; 95%CI, 5.3% to 8.0%) and Prince Edward Island (7.5%; 95%CI, 5.8% to 9.3%). In Canada, the general medical system was the most used for MH reasons (5.4%; 95%CI, 5.1% to 5.8%) and the voluntary network sector was the least used (1.9%; 95%CI, 1.7% to 2.1%). No difference was observed in the rate of service use between specialty MH (3.5%; 95%CI, 3.2% to 3.8%) and other professional providers (4.0%; 95%CI, 3.7% to 4.3%). In multivariate analyses, after adjusting for age and sex, the presence of a mental disorder was a consistent predictor of health service use for MH across the provinces. CONCLUSIONS: There is up to a twofold difference in the type of service used for MH reasons across provinces. The primary care general medical system is the most widely used service for MH. Need remains the strongest predictor of use, especially when a mental disorder is present. Barriers to access, such as income, were not identified in all provinces. Different sociodemographic variables played a role in service seeking within each province. This suggests different attitudes toward common mental disorders and toward care seeking among the provinces.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».