Self-referrers to community workshops: Who are they and why do some participants not consult with their GP about their mental health difficulties?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-referring is an important pathway to care that is being used increasingly by services, but little research has been conducted in this area. AIMS: To examine whether self-referrers would (i) be representative of the local community; (ii) be significantly psychologically distressed; (iii) be demographically similar to GP consulters and (iv) to investigate non-consulters' attitudinal reasons for not consulting their GPs. METHOD: The study is a cross-sectional analysis of 442 self-referrers who attended one of six one-day Cognitive Behavioural Therapy workshop programmes in the community. Socio-demographic details and information about past contact with GP services and attitudes towards non-consulting were collected. Parametric and non-parametric tests and logistic regressions were used to analyse the data. RESULTS: Self-referrers were representative of the local population although a disproportionate number of participants were unemployed and unoccupied. Over a quarter (26.5%) had not consulted their GPs. GP consulters had significantly higher clinical outcome in routine evaluation scores, though the scores of both groups were in the clinical range. Non-consulters tended to be from black, minority and ethnic groups and male. Attitudinal reasons for not consulting their GP were independently categorised as Perception of Services, Perception of Illness and Self-coping. CONCLUSIONS: Self-referral offers access to services to people who have been previously reluctant to consult.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».