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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».