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Enregistrement W2792145632 · doi:10.1177/0706743717741061

Ethnic Differences in Mental Health Status and Service Utilization: A Population-Based Study in Ontario, Canada

2018· article· en· W2792145632 sur OpenAlexaffvenueabout
Maria Chiu, Abigail Amartey, Xuesong Wang, Paul Kurdyak

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupMental healthPopulationMental health serviceGerontologyDemographyPsychologyMedicinePsychiatryEnvironmental healthSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to compare the prevalence of self-reported mental health factors, mental health service use, and unmet needs across the 4 largest ethnic groups in Ontario, Canada: white, South Asian, Chinese, and black groups. METHODS: The study population was derived from the Canadian Community Health Survey, using a cross-sectional sample of 254,951 white, South Asian, Chinese, and black residents living in Ontario, Canada, between 2001 and 2014. Age- and sex-standardized prevalence estimates for mental health factors, mental health service use, and unmet needs were calculated for each of the 4 ethnic groups overall and by sociodemographic characteristics. RESULTS: We found that self-reported physician-diagnosed mood and anxiety disorders and mental health service use were generally lower among South Asian, Chinese, and black respondents compared to white respondents. Chinese individuals reported the weakest sense of belonging to their local community and the poorest self-rated mental health and were nearly as likely to report suicidal thoughts in the past year as white respondents. Among those self-reporting fair or poor mental health, less than half sought help from a mental health professional, ranging from only 19.8% in the Chinese group to 50.8% in the white group. CONCLUSIONS: The prevalence of mental health factors and mental health service use varied widely across ethnic groups. Efforts are needed to better understand and address cultural and system-level barriers surrounding high unmet needs and to identify ethnically tailored and culturally appropriate clinical supports and practices to ensure equitable and timely mental health care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations127
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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