A Scoping Review on Barriers to Mental Healthcare in Canada as Identified by Healthcare Providers
Notice bibliographique
Résumé
Aims Mental illness is among the leading causes of disability globally, however the treatment gap is wide even for developed countries. The perspectives of patients and mental healthcare providers are critical to understanding barriers to adequate mental healthcare and developing scalable solutions that improve access and quality of services. However, the views of providers are relatively understudied, precipitating our review to collate and synthesize their perspectives on the barriers to mental healthcare in Canada. Methods We searched MEDLINE/PubMed and PsychINFO for studies with findings in Canada published in English from 2000–2021 with terms for mental health, psychiatry, barriers, and referrals. Included studies were evaluated with the National Institutes of Health Study Quality Assessment Tools and Critical Appraisal Skills Programme. Results 631 papers were screened, finding 20 eligible studies, including 13 qualitative, one cross-sectional, one retrospective, and five mixed-methods studies. Through inductive content analysis, five themes of barriers emerged: (1) patient accessibility (19% of studies), (2) health systems availability and complexity (31%), (3) training/education (25%), (4) work conditions (21%), and (5) cultural sensitivity (4%). Among barriers discussed, common challenges included a lack of resources for both patients and providers, gaps in continuing education for primary care providers, and health systems challenges such as difficulty securing referrals, unclear intake criteria, and confusion due to overload of contacts. Conclusion Health systems face a multi-faceted set of challenges to improving access to mental healthcare that will require solutions from various stakeholders. Understanding these barriers is critical in focusing initiatives to improve mental health care, both in Canada and in countries facing similar challenges.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».