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Enregistrement W2973325903 · doi:10.3138/jmvfh.2018-0044

Access to Internet-based mental health resources in a nationally representative sample of Canadian active duty military personnel

2019· article· en· W2973325903 sur OpenAlexaffvenueabout
Sophie Duranceau, Mark A. Zamorski, R. Nicholas Carleton

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of OttawaCanadian Institute for Public Safety Research and TreatmentCanadian Armed ForcesDepartment of National DefenceUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthThe InternetPsychological interventionHealth careSample (material)Internet accessPsychologyMedicineNursingPsychiatryWorld Wide WebComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Canadian Armed Forces (CAF) have made access to mental health care a priority. Access to care is typically conceptualized as in-person interactions with health care providers; however, it can also include virtual health care services. Virtual health care is health services delivered through an Internet platform. Internet-based interventions are promising for increasing mental health care access among CAF personnel; however, increased reliance on Internet technology for service provision may create disparate access. Accordingly, a recent nationally representative sample of CAF Regular Forces personnel was examined with the following aims: (1) provide estimates of different types of Internet use for mental health-related problems and contrast such estimates with usage rates for other forms of professional and paraprofessional care; (2) examine the relationship between Internet use for mental health-related problems, professional mental health service use, and perceived need for care; and (3) identify individual predictors of Internet use for mental health-related problems. Methods: Prevalence estimates were computed for all variables of interest and multivariate logistic regression analyses served to identify predictors of Internet use. Results: The results indicate that the Internet is more readily accessed for mental health care than other forms of paraprofessional services but remains less commonly accessed than in-person mental health care providers. Results also indicate that the Internet is primarily used to obtain information about symptoms or where to get help. Discussion: Findings suggest few individual barriers exist for accessing the Internet and Internet-based technologies may be a viable alternative for increasing access to mental health resources among CAF personnel and their families.

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)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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