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Enregistrement W4391690440 · doi:10.22605/rrh8341

The landscape of non-psychotic psychiatric illness in rural Canada: a narrative review

2024· review· en· W4391690440 sur OpenAlexaffabout
Paquet, Hibbard, Brett-MacLean

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMental illnessMental healthIndigenousPsychiatryPopulationMedicineGrey literatureMEDLINERural areaAnxietyEnvironmental healthPsychological interventionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Canada's rural population has diverse demographic features and accounts for 18.9% of Canada's population. Indigenous Peoples (First Nations, Inuit, and Métis), who are highly represented in rural communities, have additional risk factors related to colonialism, and historical and ongoing trauma. Understanding how to best respond to elevated rates of psychiatric illness in rural and remote communities requires an understanding of the unique challenges these communities face in accessing and providing high quality psychiatric services. This article reports a review of published literature on prevalence of non-psychotic psychiatric conditions, as well as the risk and protective factors influencing rates and experience of mental illness in rural and remote communities in Canada to help inform approaches to prevention and treatment. METHODS: This focused narrative review of literature related to rural non-psychotic psychiatric illness in rural and remote Canada published over a 20-year period (October 2001 - February 2023). A review of CINAHL, Medline and Academic Search Complete databases supplemented by gray literature (eg federal and provincial documents, position papers, and clinical practice guidelines) identified by checking reference lists of identified articles, and web searches. A textual narrative approach was used to describe the literature included in the final data set. RESULTS: A total of 32 articles and 13 gray literature documents were identified. Findings were organized and described in relation to depression and anxiety and substance use suicidality and loss; rates for all were noted as elevated in rural communities. Different mental health strategies and approaches were described. Variability in degree of rurality, or proximity to larger metropolitan centers, and different community factors including cohesiveness and industrial basis, were noted to impact mental health risk and highlighted the need for enhancing family physician capacity and responsiveness and innovative community-based interventions, in addition to telepsychiatry. CONCLUSION: Further focus on representative community-based research is critical to expand our knowledge. It is also critical to consider strategies to increase psychiatric care access, including postgraduate medical training and telehealth training.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,018
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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