Meeting the service needs of youth with and without a self-reported mental health diagnosis during COVID-19.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic catalyzed major changes in how youth mental health (MH) services are delivered. Understanding youth's MH, awareness and use of services since the pandemic, and differences between youth with and without a MH diagnosis, can help us optimize MH services during the pandemic and beyond. Objectives: We investigated youth's MH and service use one year into the pandemic and explored differences between those with and without a self-reported MH diagnosis. Methods: In February 2021, we administered a web-based survey to youth, 12-25 years, in Ontario. Data from 1373 out of 1497 (91.72%) participants were analyzed. We assessed differences in MH and service use between those with (N=623, 45.38%) and without (N=750, 54.62%) a self-reported MH diagnosis. Logistic regressions were used to explore MH diagnosis as a predictor of service use while controlling for confounders. Results: 86.73% of participants reported worse MH since COVID-19, with no between-group differences. Participants with a MH diagnosis had higher rates of MH problems, service awareness and use, compared to those without a diagnosis. MH diagnosis was the strongest predictor of service use. Gender and affordability of basic needs also independently predicted use of distinct services. Conclusion: Various services are required to mitigate the negative effects of the pandemic on youth MH and meet their service needs. Whether youth have a MH diagnosis may be important to understanding what services they are aware of and use. Sustaining pandemic-related service changes require increasing youth's awareness of digital interventions and overcoming other barriers to 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».