The landscape of non-psychotic psychiatric illness in rural Canada: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».