The mental health status of ethnocultural minorities in Ontario and their mental health care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental disorders are a leading cause of disability and early mortality. The objective of this study was to describe and compare psychosocial indicators and mental health service use among ethnoculturally-diverse Ontarians. METHODS: This is a cross-sectional analysis of the Ontario Health Study pilot investigation. Residents were mailed an invitation to one of 3 assessment centres (urban, rural and northern sites) from March 2009 to July 2010. Participants had an interview with a nurse and completed a questionnaire on a touchscreen kiosk. The questionnaire included sociodemographic items, and scales assessing symptoms of depressive symptoms (CES-D) and anxiety (GAD-7), social support (Lubben Social Network Scale), stressful life events, and mental health service use. RESULTS: Eight thousand two hundred thirty-five residents participated, among whom 6652 (82.4 %) self-reported their ethnocultural background as White, 225 (2.8 %) as South Asian, 222 (2.8 %) East Asian, 214 (2.7 %) Southeast Asian, 197 (2.4 %) Black, and 28 (0.3 %) as Aboriginal. Based on their sociodemographic characteristics, participants from these ethnocultural minority groups were matched to White participants. Black participants reported significantly greater stressful life events than White participants (p = .04), particularly death (p < .05), divorce (p = .002) and financial difficulties (p < .001). East Asian participants reported significantly less social support than their White counterparts (p < .001), and this was not confounded by measurement variance. Mental health service use was significantly lower in all ethnocultural minorities except Aboriginals, when compared to White participants (p = .001). CONCLUSIONS: There is a high burden of psychosocial distress in several preponderant ethnocultural minorities in Ontario; many of whom are not accessing available mental 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».