Are There Mental Health Differences between Francophone and Non-Francophone Populations in Manitoba?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Francophones may experience poorer health due to social status, cultural differences in lifestyle and attitudes, and language barriers to health care. Our study sought to compare mental health indicators between Francophones and non-Francophones living in the province of Manitoba. METHODS: Two populations were used: one from administrative datasets housed at the Manitoba Centre for Health Policy and the other from representative survey samples. The administrative datasets contained data from physician billings, hospitalizations, prescription drug use, education, and social services use, and surveys included indicators on language variables and on self-rated health. RESULTS: Outside urban areas, Francophones had lower rates of diagnosed substance use disorder (rate ratio [RR] = 0.80; 95% CI 0.68 to 0.95) and of suicide and suicide attempts (RR = 0.59; 95% CI 0.43 to 0.79), compared with non-Francophones, but no differences were found between the groups across the province in rates of diagnosed mood disorders, anxiety disorders, dementia, or any mental disorders after adjusting for age, sex, and geographic area. When surveyed, Francophones were less likely than non-Francophones to report that their mental health was excellent, very good, or good (66.9%, compared with 74.2%). CONCLUSIONS: The discrepancy in how Francophones view their mental health and their rates of diagnosed mental disorders may be related to health seeking behaviours in the Francophone population. Community and government agencies should try to improve the mental health of this population through mental health promotion and by addressing language and cultural barriers to health services.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».