Financial Barriers to Mental Healthcare Services and Depressive Symptoms among Residents of Washington Heights, New York City
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In the United States, Hispanics are more likely to experience financial barriers to mental health care than non-Hispanics. We used a unique survey to study the effect of these financial barriers on the severity of depressive symptoms among Hispanics who had previously been diagnosed as having depression. Methods: This cross-sectional study used data from the 2015 Washington Heights Community Survey, administered to 2,489 households in Manhattan, New York City. Multiple regression models and propensity score matching were used to estimate the association between financial barriers to mental health care and depressive symptoms and the likelihood of being clinically depressed. Results: Among those diagnosed with depression, those with financial barriers to mental health services or counseling had significantly higher (β = 0.36, 95% CI = 0.03, 0.70) depressive symptoms. When propensity score matching was utilized, those with financial barriers to mental health services had significantly greater depressive symptoms (β = 0.63, 95% CI = 0.37, 0.89) and were significantly more likely to be currently depressed (OR = 2.38, 95% CI = 1.46, 3.89), in comparison to those who had access. Conclusions: Making mental health care more affordable and therefore more accessible to Hispanics is one step toward mitigating the burden on mental illness and decreasing health disparities.
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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) | 0,002 | 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 ».