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Enregistrement W2987326221 · doi:10.1177/0020764019886336

What gets in the way? Men’s perspectives of barriers to mental health services

2019· article· en· W2987326221 sur OpenAlexaff
Zac E. Seidler, Simon Rice, David Kealy, John L. Oliffe, John S. Ogrodniczuk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthFeelingMental health servicePsychologyHelp-seekingPsychiatryPsychotherapistClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study describes barriers to accessing mental health services among men currently experiencing a mental health concern. Methods: Mental health help-seeking survey data from 778 male respondents who self-reported experiencing a mental health concern were analyzed. Results: Of these men, 65% ( n = 513) wanted treatment and 35% ( n = 265) did not want treatment. The most frequently endorsed barriers to mental health treatment were believing that a lot of people feel sad and down (80%; n = 620), not knowing what to look for in a psychotherapist (counselor; 80%; n = 618) and needing to solve one’s own problems (73%; n = 569). Compared with men who wanted help for their mental health concern, those men who did not want help were significantly more likely to be unsure if psychotherapy (counseling) really works or is effective, not tell their physician if they were feeling down or depressed and prefer to solve their own problems. Conclusions: The high endorsement of both structural (e.g., cost) and attitudinal (e.g., beliefs) barriers by respondents suggests that service delivery must adapt to better respond to dominant masculine ideals while also improving men’s ease of access into a transparent treatment process.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeQualitatif
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

Citations52
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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