Predictors of Number of Healthcare Professionals Consulted by Individuals with Mental Disorders or High Psychological Distress
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the contribution of predisposing, enabling, and needs factors and related variables that predicted the number of healthcare professionals consulted for mental health reasons among 746 individuals with mental disorders and high psychological distress. The data were drawn from the third (T3) and fourth data collection periods (T4) of a longitudinal study conducted in a Quebec/Canada epidemiological catchment area. Hierarchical linear regression was performed on the number of types of healthcare professionals consulted in the 12 months prior to T4. Predictors were identified at T3, classified as predisposing, enabling, and needs factors (i.e., clinical and related variables) according to the Andersen Behavioral Model. Three needs factors were associated with the number of types of healthcare professionals consulted: Post-traumatic stress disorder, stressful events, and marginally suicide ideation. Three enabling factors: Having a family physician, previous use of mental health services, and employment status were also related to the dependent variable. Poor self-perception of mental health status was the only predisposing factor retained. While needs factors were the main predictors of the number of types of healthcare professionals consulted, enabling factors may reduce the influence of needs factors, by the deployment of various strategies that facilitate continuous and appropriate care.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».