Mental health of South Asian youth in Peel Region, Toronto, Canada: a qualitative study of determinants, coping strategies and service access
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This qualitative study set out to understand the mental health challenges and service access barriers experienced by South Asian youth populations in the Peel Region of Toronto, Canada. SETTING: In-depth semistructured interviews were carried out with South Asian youth living in Peel Region (Mississauga, Brampton and Caledon), a suburb of Toronto, Canada, home to over 50% of Ontario's South Asian population. PARTICIPANTS: South Asian youth (n=10) engaged in thoughtful, candid dialogue about their mental health and service access barriers. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Qualitative interview themes related to mental health stressors and mental health service access barriers experienced by youth living in Peel Region were assessed using thematic analysis. RESULTS: South Asian youth face many mental health stressors, from intergenerational and cultural conflict, academic pressure, relationship stress, financial stress and family difficulties. These stressors can contribute to mental health challenges, such as depression and anxiety and drug use, with marijuana, alcohol and cigarettes cited as the most popular substances. South Asian youth were only able to identify about a third (36%) of the mental health resources presented to them and did not feel well informed about mental health resources available in their neighbourhood. CONCLUSIONS: They offered recommendations for improved youth support directed at parents, education system, South Asian community and mental health system. Institutions and bodies at all levels of the society have a role to play in ensuring the mental health of South Asian youth.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».