Patterns of service utilization among youth with substance use service need: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrated youth services (IYS) are vital to addressing the needs of youth who use substances. Evidence on the characteristics of youths accessing these services and the types of services accessed have been limited. The objectives were to identify sociodemographic, self-reported health and mental health, patterns of service utilization (service type and frequency of visits) among youths with different levels of substance use service needs (low, moderate, and high), and to estimate the extent to which substance use service needs, self-reported health and mental health influenced the frequency of visits and types of service utilized. METHODS: Data were collected from youth (12-24 years) accessing IYS centres in Canada. Information on socio-demographic factors, substance use in the last month, self-rated health measures, number of service visits, and type of services utilized were included. Poisson regression was used to estimate the relationship between substance use needs and number of service visits and the different type of services utilized. RESULTS: Of 6181 youths, 48.0% were categorized as low substance use service needs, 30.6% had moderate needs and 21.4% had high needs, with higher proportion of men in the high needs group. Mental health and substance use (MHSU) services were utilized the most across all three groups, followed by counseling. The median number of visits was 4 for the low and moderate needs group and 5 in the high needs group. People with high service needs had 10% higher rate of service visits and utilized 10% more services than people with low service needs (service visits: RR = 1.1 (95%CI: 1.1-1.2); service type: RR = 1.1 (95%CI:1.0-1.1)). The rate of service visits increased by 30 to 50% and the number of services increased by 10-20% for people who rated their health good/fair/poor. Similarly, the rate of service visits increased by 40 to 60% and the number of services increased by 20% for people who rated their mental health good/fair/poor. CONCLUSIONS AND IMPACTS: Our study highlighted that regardless of service needs, youth who use alcohol and drugs have complex intersecting needs that present once they access integrated youth services.
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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 | 0,002 |
| 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 ».