Social Determinants of Health among Youth Seeking Substance Use and Mental Health Treatment.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The extent to which social determinants of health problems occur among youth with mental health and addiction concerns and the impact of social determinants on their treatment is unknown. This study examined the prevalence of social determinants of health problems among treatment-seeking youth, their perceptions of interference with treatment, and the association between social determinants of health and mental health/addiction difficulties. METHOD: Youth ages 15-24 seeking out-patient treatment for substance use concerns, with or without concurrent mental health concerns, reported on substance use, mental health and social determinants of health. Descriptive statistics and logistic regression analyses were used to determine the extent of social determinant of health problems and their relationship with mental health, substance use, and crime or violence problems. RESULTS: In all, 80% of youth endorsed social determinants of health concerns in at least one domain; nearly 70% identified financial concerns, and many identified substantial problems in each domain and anticipated treatment impacts. Youth most frequently identified financial problems as likely to impact treatment. Cumulative number of social determinants of health problems and individual domains of social determinants of health problems were related to overall mental health and addiction concerns. CONCLUSIONS: Given their prevalence and association with mental health and addiction concerns, social determinants of health problems should be routinely assessed among treatment-seeking youth and integrative services that address these concerns in addition to symptomatology should be considered.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».