Social Disparities in Mental Health Service Use Among Children and Youth in Ontario: Evidence From a General, Population-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine differences in mental health-related service contacts between immigrant, refugee, racial and ethnic minoritized children and youth, and the extent to which social, and economic characteristics account for group differences. METHODS: The sample for analyses includes 10,441 children and youth aged 4-17 years participating in the 2014 Ontario Child Health Study. The primary caregiver completed assessments of their child's mental health symptoms, perceptions of need for professional help, mental health-related service contacts, experiences of discrimination and sociodemographic and economic characteristics. RESULTS: Adjusting for mental health symptoms and perceptions of need for professional help, children and youth from immigrant, refugee and racial and ethnic minoritized backgrounds were less likely to have mental health-related service contacts (adjusted odds ratios ranged from 0.54 to 0.79), compared to their non-immigrant peers and those who identified as White. Group differences generally remained the same or widened after adjusting for social and economic characteristics. Large differences in levels of perceived need were evident across non-migrant and migrant children and youth. CONCLUSION: Lower estimates of mental health-related service contacts among immigrant, refugee and racial and ethnic minoritized children and youth underscore the importance and urgency of addressing barriers to recognition and treatment of mental ill-health among children and youth from minoritized backgrounds.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».