Mental Health Services in Canada: Building a Model of Mental Health Care Utilization
Notice bibliographique
Résumé
Existing research literature shows that mental health care services are under-utilized among individuals who have mental health problems. In Canada, it is estimated that only 40% of individuals who have mental health problems are provided with mental health care. Although some past research have examined predictors of mental health care utilization, there are gaps in our knowledge of how these predictors interact with one another and how these predictors specifically affect mental health care utilization in Canada. In this study, data from the 2007/2008 Canadian Community Health Survey (CCHS) were used with the goal of developing a more accurate picture of trends in mental health issues and care in Canada (N = 131,061, weighted N = 28,030,943). Guided by Andersen’s Behavioural Model of Health Care Use (2008), associations were examined between mental health care utilization (i.e., consultation with a psychologist, accessing mental health care services, and receiving care from a mental health specialist) and contextual factors (e.g., province of residence, health region), predisposing individual characteristics (e.g., gender, age, minority status), individual enabling factors (e.g., employment, income), individual need (i.e., stress, mental health well-being), general health behaviours (e.g., number of consults with health professional), and outcomes factors (e.g., satisfaction, difficulties getting services) were explored. Associations were observed between mental health care utilization and a variety of variables across most of the categories proposed by Andersen (2008). When tested as a model, the group of variables related to need generally showed the strongest influence on utilization. However, when examining individual variables contributing to the model, four predictors (perceived mental health, physician visits, income, and age) generally made the largest contributions to the models. These predictors represented factors proposed in Andersen’s model. The models were statistically significant, however, both models were limited in the amount of variation explained for consultation with a psychologist and receiving mental health care (Nagelkerke R2 = .145 and Nagelkerke R2 = .271 respectively). Clinical and theoretical implications and future research directions are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».