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Enregistrement W4401543395 · doi:10.1186/s12913-024-11396-z

Mental health service use and shortages among a cohort of women living with HIV in Canada

2024· article· en· W4401543395 sur OpenAlexafffundabout
Seerat Chawla, Angela Kaida, Marie‐Josée Brouillette, Bluma Kleiner, Danièle Dubuc, Lashanda Skerritt, Ann N. Burchell, Danielle Rouleau, Mona Loutfy, Alexandra de Pokomandy

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversité de MontréalPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalMcGill University Health CentreSimon Fraser UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalUniversity of TorontoDalhousie UniversityPublic Health AgencySimon Fraser UniversityMcGill UniversityMcGill University Health CentrePublic Health Agency of CanadaQueen's UniversityOntario HIV Treatment NetworkStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteUniversité du Québec à MontréalMcMaster UniversityCentre Hospitalier Universitaire de QuébecAlberta Health Services
Mots-clésMedicineHealth administrationNursing researchHealth informaticsPublic healthMental healthEconomic shortageMental health serviceHealth services researchHuman immunodeficiency virus (HIV)CohortEnvironmental healthCohort studyGerontologyFamily medicineNursingPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of mental health conditions among women with HIV in Canada ranges between 29.5% and 57.4%, highlighting the need for accessible mental health care. We aimed to (1) describe the availability and use of mental health services among women with HIV and (2) identify characteristics associated with reporting that shortages of these services presented a problem in their care. METHODS: Baseline data from the Canadian HIV Women's Sexual and Reproductive Health Cohort Study were analysed. Self-reported availability and use of mental health services were examined using descriptive statistics. Participants indicated whether a lack of mental health support was a problem in their care. Logistic regression models were constructed to determine associations between sociodemographic, clinical, and psychosocial characteristics and reported problematic shortages. RESULTS: Of 1422 women, 26.7% (n = 380) used mental health services in the last year, which most accessed through their HIV clinic. Thirty-eight percent (n = 541) reported that a shortage of mental health support was a problem in their care. Among this subset, 22.1% (n = 119) used services at their HIV clinic, 26.5% (n = 143) reported available services but did not use them, and 51.4% (n = 277) either indicated that these services were unavailable, did not know if such services were available, or were unengaged in HIV care. Factors associated with reporting problematic shortages included rural residence [adjusted odds ratio (aOR): 1.69, 95% confidence interval (CI): 1.03-2.77], higher education level (aOR: 1.43, 95% CI: 1.02-2.02), and higher HIV stigma score (aOR: 1.03, 95% CI: 1.02-1.03). Conversely, African/Caribbean/Black identity (aOR: 0.37, 95% CI: 0.26-0.54), history of recreational drug use (aOR: 0.56, 95% CI: 0.39-0.81), and Quebec residence (aOR: 0.69, 95% CI: 0.50-0.96) were associated with lower odds of reporting service shortages. CONCLUSION: Our findings highlight the HIV clinic as the primary location of mental health service use. However, existing services may not be sufficient to reach all patients or meet specific needs. Furthermore, the low uptake among those reporting a shortage suggests a lack of connection to services or patient knowledge about their availability. Characteristics associated with reporting shortages reflect geographic and socioeconomic disparities that must be accounted for in future service design.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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