Social inequalities in youth mental health in Canada, 2007–2022: a population-based repeated cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Rising concern surrounds youth mental health in Canada, with growing disparities between females and males. However, less is known about recent trends by other sociodemographic factors, including sexual orientation, ethnocultural background, and socioeconomic status. METHODS: This study analyzed data from 96 683 youths aged 15-24 who participated in the nationally representative Canadian Community Health Survey (CCHS) between 2007 and 2022. Trends in absolute and relative inequalities in poor/fair self-rated mental health (SRMH) by sex, sexual orientation, racialized and Indigenous identity, and socioeconomic conditions were assessed. RESULTS: The percent of youths reporting poor/fair SRMH quadrupled from 4.3% in 2007-08 to 20.1% in 2021-22. During the same period, absolute inequalities in SRMH increased by 9.9% points (95% CI: 6.6, 12.9) for females compared to males, 11.4% points (95% CI: 4.6, 18.2) for Indigenous versus non-racialized youth, and 15.4% points (95% CI: 5.7, 25.1) for youth (aged 18-24) identifying as lesbian, gay, or bisexual (LGB) compared to heterosexual. CONCLUSION: The sustained deterioration in youth SRMH over the past decade and a half has been accompanied by widening inequalities across several dimensions important for health equity in Canada. Action is needed to identify and implement effective programs and policies to support youth mental health and address disparities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».