Neighbourhood characteristics related to mental health service use among adults with diabetes: a population-based cohort study in New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It has been postulated that social and economic inequalities may shape the distributions of comorbid diabetes and mental illness. This observational cohort study using linked population-based administrative and geospatial datasets aimed to describe associations between neighbourhood socioenvironments and disorder-specific mental health service use among adults with diabetes in the province of New Brunswick, Canada. RESULTS: A baseline cohort of 66,275 persons aged 19 and over living with diabetes was identified. One-quarter (26.3%) had used healthcare services for mood and anxiety disorders at least once during the six-year follow-up period 2012/2013-2017/2018. Based on Cox proportional hazards models, the risk of mental health service contacts was significantly higher among those residing in the most materially deprived neighbourhoods [HR: 1.07 (95% CI: 1.01-1.14)] compared to those in the least so, and those in areas characterized with the highest residential instability [HR: 1.13 (95% CI: 1.05-1.22)] compared to those in areas with the lowest instability. Among adults with incident diabetes (N = 4410), age and sex but not neighbourhood factors were related to differential help-seeking behaviours for mental health problems. These findings underscored the gap between theoretical postulations and population-based observations in delineating the syndemics of neighbourhood socioenvironments and mental health outcomes in populations with high diabetes prevalence.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».