Predictors of Mental Health Service Utilization by People Using Resources for Homeless People in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study used Pescosolido's network episode model to examine mental health service utilization among impoverished people accessing resources for the homeless in Canada's universal health care setting.The sample consisted of 439 people who met DSM-IV criteria for affective or psychotic disorders who were assessed as part of a larger study of resources for homeless or impoverished people in Montreal and Quebec City. Interviews were organized into the framework of four network episode model concepts: sociodemographic characteristics, illness characteristics, illness history, and social network. These blocks of variables were then analyzed in terms of their accuracy in predicting mental health service utilization.Eighty-four percent of the sample were male, the mean+/-SD age was 41+/-12 years, and 36% were homeless at the time of the interview, but nearly half (48%) of the population had been homeless previously. The research shows that each network episode model concept except illness history significantly predicted utilization of mental health services. Female gender, youth, never being homeless (sociodemographic characteristics), presence of antisocial personality disorders within the preceding year, past or current alcohol-related disorders (illness characteristics), hospitalization before the preceding year (illness history), and a larger social support network were related to utilization of mental health services.In the absence of economic barriers to health care, there are other significant barriers to the use of mental health services for people who live in poverty. A better understanding of these factors will help in meeting the service needs of impoverished mentally ill people.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».