Accessing mental health care: A population-level exploration of the impact of immigration duration in the United States 2019–2023
Notice bibliographique
Résumé
Immigrant populations in the United States are known to experience worsening mental health as time since immigration increases, with consistently lower rates of mental health service engagement compared to their domestic-born counterparts. However, there is little evidence investigating how time since immigration affects mental health service use. Using 2019-2023 National Health Interview Survey data, this population-based study examines how time since immigration influences use of mental health services among immigrants reporting monthly or more depression or anxiety symptoms among civilian, non-institutionalized adults in the United States. Of the 6,201 participants (representing 11.9 million adults annually), 21.2% reported accessing medication or counselling. Multivariable logistic regression analyses found that recent immigrants (<5 years) had 46% lower odds of receiving care compared to those residing in the United States for ≥5 years (95% CI: 0.38, 0.78). Sensitivity analyses lent robustness to study findings. Effect modification analyses revealed no significant variations in the relationship between time since immigration and mental health service use across citizenship status, symptom severity, and COVID-19 periods. Findings highlight the need for targeted interventions and policy reforms to address disparities in mental health service use among immigrants, promoting equitable access and improving well-being for recent immigrants.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».