Mental health services use among adults with or without mental disorders: Do development stages matter?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health services (MHS) use is a complex behaviour that does not only concern individuals with current mental disorder. To date, few studies have examined age-related contextualisation of MHS use. Reasons for seeking help may vary according to development stages in adulthood. AIMS: This study aimed to determine which predisposing, enabling and need factors, using Andersen's model, were associated with MHS use according to adult development stages among individuals with or without current psychiatric diagnosis. METHODS: Three age groups were examined: 18- to 29-year-olds (n = 775), 30- to 49-year-olds (n = 1,560) and 50- to 64-year-olds (n = 960). Data were obtained from the Montreal Longitudinal Catchment Area Study. Bivariate and multivariate logistic regression analyses were conducted for each age group separately to determine which predisposing, enabling and need factors were associated with MHS use in the past 12 months. RESULTS: For 18- to 29-year-olds, one enabling factor (Internet search) and two need factors (presence of major depressive disorder and number of stressful events) were positively associated with MHS use. For 30- to 49-year-olds, one predisposing factor (family history of mental disorder), four enabling factors (not currently working or in school, perceiving neighbourhood disorder, social cohesion and Internet searching) and one need factor (major depressive disorder) correlated with help seeking. For 50- to 64-year-olds, two predisposing factors (family history of mental disorder and higher self-perceived stigma), two enabling factors (low satisfaction in personal relationship and Internet searching) and one need factor (alcohol dependence) were associated with MHS use. CONCLUSIONS: Factors associated with MHS use differ according to adult development stages. Programmes and policies should be based on age-related contextualisation to increase MHS use.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».