Demographic on Help-Seeking between People based on Use of (Mental) Healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Help-seeking behavior involves is the combination of help and seeking, but this is not a straightforward concept, and there are multiple barriers involved in an individual seeking help that depend on the need an individual is seeking help to resolve and other individual characteristics about any given individual. There are many barriers that preclude help-seeking behavior, and the purpose of this paper is to look at demographic barriers that may encourage or inhibit help-seeking behaviors. A sample of data from the CDC Pulse Survey between the dates of March 17th, 2021 and March 29th, 2021 were utilized for this study. Information was gathered regarding psychological symptom presentation, use of healthcare services, insurance status, and whether they accessed (mental) healthcare. The data was transformed from frequency data into nominal data that indicated the presence or absence of any one condition. Chi Squared analyses were utilized to identify how each demographic group differentiated within each construct, and correlations were utilized within broad constructs to differentiate if individuals were significantly different from each other. These results demonstrated demographic differences between individuals and how that predicts help-seeking for both medical and psychological care as well as symptom presentation and insurance coverage and significant differences within those groups. The results inform a general standard of care as it relates to different demographic groups and have implications around which treatment procedures would be best applied to which groups of 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».