The needs and service preferences of caregivers of youth with mental health and/or addictions concerns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Caregivers experience significant strains as a result of navigating the complex mental health and/or addiction (MHA) system for their youth with MHA issues. We examined the characteristics of Ontario families with youth with MHA issues and their service needs. Methods A cross-sectional survey study investigated the characteristics and service needs of families with youth with MHA issues across the province of Ontario, Canada. A total of 840 caregivers were recruited. Results 259 participants (Mage = 45.94, SD = 7.11) identified as caregiving for at least one youth with MHA issues. The majority of the participants were female (70.7%), married (73.4%), and completed at least some college/Bachelor degree (59.1%). The mean age of youth was 16.72 years (SD = 5.33) and the most frequently reported diagnoses were Depression (30.1%), ADHD (27.8%) and Generalized Anxiety Disorder (21.2%). Regression results demonstrated that presently accessing services, presently seeking services, and higher levels of barriers MHA services were significantly predictive of identifying navigation as helpful for finding appropriate MHA services (χ 2 (7) = 28.69, p < .001, Nagelkerke R 2 = .16). Furthermore, presently accessing services was significantly predictive of identifying case management as helpful (χ 2 (7) = 29.59, p < .001, Nagelkerke R 2 = .156), and of identifying a primary healthcare provider as helpful (χ 2 (7) = 38.75, p < .001, Nagelkerke R 2 = .197) for finding appropriate MHA services. Conclusion Identifying the nature and extent of youth MHA issues, service needs, and family preferences can inform the development of services that address families’ needs and lend vital support for accessing services within a complex system.
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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 | 0,000 | 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 ».