Pathways to early intervention services involving police or ambulance and disengagement rates in racialized and immigrant youth compared to the White majority
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Early-intervention services (EIS) are the gold standard for first-episode psychosis (FEP). Immigrants and racialized youth with FEP are more likely to access EIS through adverse pathways (police and/or ambulance-mediated) and to disengage from treatment. We aimed to use a comprehensive, intersectional approach to examine inequalities in pathways to care and EIS disengagement, comparing immigrants stratified by generational and racialized minority status, with White majority non-immigrants. METHODS: Incident FEP cases from two Canadian EIS were stratified according to immigrant generation and racialized minority status. Pathways to care and disengagement were examined using logistic regression models adjusted for potential confounders. RESULTS: Of 567 participants, 173 (30.8 %) experienced an adverse pathway. The proportion of adverse pathway was highest among racialized first-generation immigrants (N = 52, 38.2 %), followed by non-racialized (N = 13, 32.5 %) and racialized second-generation immigrants (N = 23, 32.4 %). White non-immigrants (N = 77, 26.9 %) and non-racialized first-generation immigrants (N = 6, 23.1 %) presented lower rates. Odds of adverse pathways were only significantly increased for racialized first-generation immigrants (OR = 1.72, 95 % CI = 1.06-2.80) compared with White non-immigrants. Disengagement was associated with adverse pathways to care (OR = 1.80, 95 % CI = 1.09-2.97), but not with immigrant stratified groups. The relationship between adverse pathways and disengagement was not moderated by immigrant status. CONCLUSIONS: Racialized first-generation immigrants are more likely to encounter adverse pathways. The interplay between systemic, cultural, and individual factors, including perceived need for mental healthcare knowledge and trust towards healthcare institutions can hinder access to services. Racially differing practices in emergency response may play a role. Further research is needed to understand inequities in EIS access.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».