The gap between perceived mental health needs and actual service utilization in Australian adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Despite being highly prevalent, adolescent mental health problems are undertreated. To better understand the mental health treatment gap, we assessed the prevalence and correlates of help-seeking, including perceived need for care and access to that care. Data were drawn from Young Minds Matter (YMM) survey-the second Australian child and adolescents survey of mental health and wellbeing. Parent-reported data and self-reported child data were combined into one dataset to analyse 2464 Australian adolescents aged 13-17 years. We employed bivariate and multivariate logistic regression models to assess the correlation between independent variables (professionally assessed with mental disorders only, self-reported self-harm/suicidality only and both) and their distribution over outcome variables (perceived need and service use). Mental disorders include depression, anxiety, ADHD and conduct disorder. Our study revealed 15.0%, 4.6% and 7.7% had professionally assessed with mental disorders only, self-reported self-harm/suicidality only and both, respectively. Overall, 47.4% and 27.5% of adolescents respectively perceived need for care and used services in the past-12-months. While among those only who perceived the need, only 53% of adolescents used any services. Professionally assessed with mental disorders only, self-reported self-harm/suicidality only and both were associated with higher likelihood of perceived need and service use (p < 0.001 for all). However, adolescents who self-reported self-harm/suicidality only were not found to be significantly associated with service use among those who perceived the need for care. Adolescents who perceived the need for mental health care but did not seek care represent a treatment gap. Our results suggest the importance of reducing the wide treatment gap that exists between need and care.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».