Men’s Dropout From Mental Health Services: Results From a Survey of Australian Men Across the Life Span
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While increasing numbers of Australian men are accessing mental health services, the sustainability of their therapy engagement varies significantly, with many men being lost to follow-up. The current study investigated dropout rates in a large community-based male sample to highlight the reasons for, and potential predictors of, men dropping out of mental health care services. Data were drawn from an online survey of 1907 Australian men (aged 16–85; M = 44.1 years) reflecting on their broad experiences in mental health therapy. Participants responded to bespoke items assessing their past dropout experience and reasons for dropping out, the odds of which were modeled in relation to demographics and predictors (e.g., therapist engagement strategies, alignment to traditional masculinity and pre-therapy feelings of optimism, shame, and emasculation). The overall dropout rate from therapy was 44.8% ( n = 855), of which 26.6% ( n = 120) accessed therapy once and did not return. The most common reasons for dropout were lack of connection with the therapist (54.9%) and the sense that therapy lacked progress (20.2%). Younger age, unemployment, self-reported identification with traditional masculinity, the presence of specific therapist engagement strategies, and whether therapy made participants feel emasculated all predicted dropout. Current depressive symptoms and suicidality were also higher amongst dropouts. Therapists should aim to have an honest discussion with all clients about the importance of therapy fit, including the real likelihood of dropout, in order to ensure this does not deter future engagement with professional services.
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.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle