Religion/spirituality, perceived need for care, and treatment-seeking behaviour in a sample of distressed Canadians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although religion/spirituality has been shown to play a potential role in the treatment of mental health problems, there is a growing body of evidence suggesting that it may be mis-conceptualized as a substitute for mental health and substance use treatment among those who are religious/spiritual. Therefore, this study aims to: 1) examine the association between religiousness/spirituality and perceived need for care, and, 2) determine whether there is an inverse relationship between religion/spirituality and treatment-seeking behaviour, among a distressed Canadian population. METHODS: Cross-sectional data from a subsample of 2307 distressed Canadians in the nationally representative 2022 Mental Health and Access to Care Survey was analyzed. Modified Poisson regression analysis was conducted, with perceived need for care and treatment-seeking behaviour (formal and informal) as the outcomes and religiousness/spirituality as the exposure. Effect modification by minority and immigrant status was examined, and associations were adjusted for age, gender, education, and income. RESULTS: Perceived need for care and treatment-seeking behaviour was lower among distressed individuals who were religious/spiritual compared to non-religious/non-spiritual individuals (p < 0.05). The likelihood of a perceived need for care and formal treatment-seeking behaviour was lowest among visible minorities (non-White) and non-immigrants, who were religious/spiritual compared to non-religious/non-spiritual counterparts. When stratifying by immigrant status, informal treatment-seeking behaviour was higher among immigrants who are religious/spiritual than among those who are non-religious/non-spiritual. CONCLUSIONS: Differences in the relationship between religiousness/spirituality and help-seeking among visible minorities and immigrants suggest that integration of religion/spirituality into de-stigmatizing treatment approaches may be warranted to better support at-risk individuals.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».