Community Input and Rural Mental Health Planning Listening to the Voices of Rural Manitobans: Using Community Input to Inform Mental Health Planning at the Regional Level
Notice bibliographique
Résumé
Clients of mental health services in rural and northern areas of Canada encounter a myriad of challenges in accessing high quality services. These challenges include stigma and confidentiality concerns, limited resources, transportation barriers, and heightened rates of professional turnover. Fortunately there are some promising and innovative approaches (e.g., computer-based treatment, internet discussion groups, group-based programming, telehealth, telephone counseling, stepped care, collaborative mental health care) that may prove useful at addressing some of these challenges. Nonetheless, these resources must be accessed by clients in order to be effective. The current study used mail-out surveys to gather information from over 1600 residents in two large rural Manitoba health regions regarding their preferences for (1) accessing mental health information (e.g., searching the internet, reading books, accessing information from various professionals) and (2) treatment delivery options (e.g., group-based services, internet discussion groups, computer-based treatment, telephone counseling), as well as (3) perceived barriers (e.g., stigma, confidentiality, transportation) and facilitators to accessing treatment. These data are presented within the context of informing regional mental health policy with respect to such issues as allocation of mental health funding, adoption of an effective mental health resource development plan, and adoption of an effective mode of mental health care. Keywords: mental health services, regional mental health policy, accessing mental health information, treatment delivery options
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».