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Enregistrement W4392247993 · doi:10.1097/yco.0000000000000924

Access to mental health services in urban areas: examine the availability, affordability, and accessibility of mental health services in urban settings, particularly for individuals with intersecting marginalized identities

2024· article· en· W4392247993 sur OpenAlexaff
Xiangfei Meng

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthHealth servicesBusinessEnvironmental healthGeographyEconomic growthPsychologyMedicinePsychiatryEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To offer an integrative overview of mental health services in urban areas across different social groups and underscore the challenges and potential solutions to improve access to mental health services in urban areas. RECENT FINDINGS: The process of urbanization places a lot of toll on the current mental health services system. Challenges to both mental health and mental health services include the elevated risk of some mental and behavioral health issues, the increased demand for mental health services, and the intensification of mental health inequalities. The phenomenon of mental health inequalities is exacerbated in urban areas, with certain disadvantaged population groups more likely to report higher mental health issues and difficulties in accessing mental health services. Targeted and dedicated strategies are warranted to develop and allocate resources to address the mental health services needs among those simultaneously with multiple disadvantaged social and economic characteristics. SUMMARY: Urbanization places a substantive burden on both mental health and mental health services and creates challenges to mental health services access. Integrative and multisectoral initiatives could shed light on effectively addressing the issues of access to mental health services in urban cities.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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