Exploring older adults’ experiences seeking psychological services using the network episode model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults’ mental health problems are a growing public health concern, especially because their rate of mental health service use is particularly low. Decades of mental health service utilisation models have been developed, yet key assumptions from these models focus primarily on factors that facilitate or inhibit access into the treatment system without taking into considering the dynamics of how individuals respond to their mental health problems and engage in service utilisation. More recently, dynamic models like the Network Episode Model (NEM-II) have been developed to challenge the underlying, rational choice assumption of traditional utilisation models. Given the multifaceted and complex nature of older adults’ mental health problems, the objective of this study was to examine whether the NEM-II is a helpful and appropriate model for understanding the dynamic process of how older adults navigate the mental health system, including factors that advanced and delayed help-seeking. Our qualitative analyses from 15 interviews with older adults revealed that their backgrounds, social supports and treatment systems influence, and are influenced by, their illness careers. Factors that delayed help-seeking included: a lack of support, ‘inappropriate’ referrals/advice from treatment professionals and poor mental health literacy. This research suggests the NEM-II is a helpful and appropriate theory for understanding older adults’ pathways to treatment, and has implications to enhance older adults’ access to psychological services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».