Mental health crisis and spatial accessibility to mental health services in the city of Toronto: A geographic study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Mental illness includes a wide range of disorders that affect mood, thinking, behaviour and overall wellbeing. One in five Canadians has mental health care needs, many of which are unmet. Within the City of Toronto, the provision of specialized mental health care is delivered by over 100 public and private community service organisations and over 700 physicians with a psychiatric specialization - each providing community-based general or specialised care to residents in need. Research has shown that travel distance is an enabling factor of health service utilisation, thus equitable spatial access to services remains a key priority. Using spatial quantitative methods, this study examines potential spatial accessibility to both general and specialized mental health services within the City of Toronto, and levels of statistical association between access to care and prevalence of mental health crisis events. The main datasets analyzed including geo-referenced Census data and occurrence data on mental health crisis (represented by apprehensions under the Mental Health Act undertaken by the Toronto Police Service). The enhanced two-step floating catchment area (E2SFCA) method is used to model spatial accessibility to mental health services based four modes of transportation: driving, walking, cycling and public transit. Areas that are underserved by mental health specialists and mental health community services are identified and shown to have different socioeconomic characteristics. The study reveals spatially explicit patterns of access to various mental health services in Toronto, providing detailed data to inform the planning of and policy on mental health care delivery concerning severe mental health crisis.
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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 | 0,002 | 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 ».