Exploring patterns in mental health treatment and interests of single adults in the United States: a secondary data analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study is to examine mental health treatment utilization and interest among the large and growing demographic of single adults in the United States, who face unique societal stressors and pressures that may contribute to their heightened need for mental healthcare. Method: We analyzed data from 3,453 single adults, focusing on those with possible mental health treatment needs by excluding those with positive self-assessments. We assessed prevalence and sociodemographic correlates of mental health treatment, including psychotherapy and psychiatric medication use, and interest in attending psychotherapy among participants who had never attended. Results: 26% were in mental health treatment; 17% were attending psychotherapy, 16% were taking psychiatric medications, and 7% were doing both. Further, 64% had never attended psychotherapy, of which 35% expressed interest in future attendance. There were differences in current psychotherapy attendance and psychiatric medication use by gender and sexual orientation, with women and gay/lesbian individuals more likely to engage in both forms of mental health treatment. Additionally, interest in future psychotherapy among those who had never attended varied significantly by age, gender, and race. Younger individuals, women, and Black/African-American participants showed higher likelihoods of interest in psychotherapy. Conclusion: Our research highlights a critical gap in mental health treatment utilization among single adults who may be experiencing a need for those services. Despite a seemingly higher likelihood of engagement in mental health treatment compared to the general population, only a minority of single adults in our sample were utilizing mental health treatment. This underutilization and the observed demographic disparities in mental health treatment underscore the need for targeted outreach, personalized treatment plans, enhanced provider training, and policy advocacy to ensure equitable access to mental healthcare for single adults across sociodemographic backgrounds.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».