Mental health service use and associated predisposing, enabling and need factors in community living adults and older adults across Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Using Andersen's model of health care seeking behavior, we examined the predisposing, enabling, and need factors associated with mental health service use (MHSU) during the first wave of the COVID-19 pandemic across Canada. METHODS: The sample included n = 45,542 participants in the 5 established regional cohorts of the Canadian Partnership for Tomorrow's Health (CanPath) and who responded to the CanPath COVID-19 health survey (May-December 2020), with complete data on MHSU. Multivariable logistic regression analyses were carried out to study MHSU as a function of predisposing, enabling, and need factors. Analyses were stratified by regional cohort. RESULTS: Among the need factors, individuals reporting moderate/severe symptoms of depression and anxiety and poorer self-rated mental health were more likely to report MHSU. Among the enabling factors, receipt of informational/financial/practical support was associated with increased MHSU. While income was not consistently associated with MHSU, reported decrease in income was marginally associated with reduced MHSU. Among the predisposing factors, identifying as female or other gender minority was associated with increased MHSU, as was the presence of past-year cannabis use. In contrast, older age and alcohol consumption were associated with reduced MHSU. CONCLUSION: Need factors were consistently associated with MHSU. Although income inequities in MHSU were not observed, changes such as reduced income during the pandemic may lead to barriers in accessing mental health services. Future research should focus on better identifying contextual enabling factors and policies that overcome financial barriers to MHSU.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».