Characterizing Mental Health Status and Service Utilization in Chinese Americans With Type 2 Diabetes in New York City: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging evidence indicates that individuals with type 2 diabetes (T2D) are more prone to mental health issues than the general population; however, there is a significant lack of data concerning the mental health burden in Chinese Americans with T2D. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the comorbid mental health status, health-seeking behaviors, and mental service utilization among Chinese Americans with T2D. METHODS: A cross-sectional telephone survey was performed among 74 Chinese Americans with T2D in New York City. We used standardized questionnaires to assess mental health status and to gather data on mental health-seeking behaviors and service utilization. Descriptive statistics were applied for data analysis. RESULTS: A total of 74 Chinese Americans with T2D completed the survey. Most participants (mean age 56, SD 10 years) identified as female (42/74, 57%), were born outside the United States (73/74, 99%), and had limited English proficiency (71/74, 96%). Despite nearly half of the participants (34/74, 46%) reporting at least one mental health concern (elevated stress, depressive symptoms, and/or anxiety), only 3% (2/74) were currently using mental health services. Common reasons for not seeking care included no perceived need, lack of information about Chinese-speaking providers, cost, and time constraints. The cultural and language competence of the provider was ranked as the top factor related to seeking mental health care. CONCLUSIONS: Chinese Americans with T2D experience relatively high comorbid mental health concerns yet have low service utilization. Clinicians may consider team-based care to incorporate mental health screening and identify strategies to provide culturally and linguistically concordant mental health services to engage Chinese Americans with T2D.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».