Access to mental health for Black youths in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to examine the barriers that influence access to and use of mental health services by Black youths in Alberta. METHODS: We used a youth-led participatory action research (PAR) methodology within a youth empowerment model situated within intersectionality theory to understand access to health care for both Canadian-born and immigrant Black youth in Alberta. The research project was co-led by an advisory committee consisting of 10 youths who provided advice and tangible support to the research. Seven members of the advisory committee also collected data, co-facilitated conversation cafés, analyzed data and helped in the dissemination activities. We conducted in-depth individual interviews and held four conversation café-style focus groups with a total of 129 youth. During the conversation cafés, the youths took the lead in identifying issues of concern and in explaining the impact of these issues on their lives. Through rigorous data coding and thematic analysis as well as reflexivity and member checking we ensured our empirical findings were trustworthy. RESULTS: Our findings highlight key barriers that can limit access to and utilization of mental health services by Black youth, including a lack of cultural inclusion and safety, a lack of knowledge/information on mental health services, the cost of mental health services, geographical barriers, stigma and judgmentalism, and limits of resilience. CONCLUSION: Findings confirm diverse/intersecting barriers that collectively perpetuate disproportional access to and uptake of mental health services by Black youths. The results of this study suggest health policy and practice stakeholders should consider the following recommendations to break down barriers: diversify the mental health service workforce; increase the availability and quality of mental health services in Black-dominated neighbourhoods; and embed anti-racist practices and intercultural competencies in mental health service delivery.
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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».