Association Between Unmet Help Needs for Substance Use Challenges and Mental Health in Canada: Evidence from the 2020 Canadian Perspectives Survey Series (CPSS)
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: In Canada, understanding the connection between substance use, help-seeking behaviors, and mental health (MH) is crucial for improved public health outcomes. Despite advances in MH services, gaps persist in addressing unmet needs of substance users. Methods: Utilizing data (N=3,910) from the 2020 Canadian Perspectives Survey, and employing logistic regression models, this study assessed the impact of unmet help needs (UHNs) on MH of substance users. Results: The findings indicate that individuals who experienced UHNs for substance use (OR=0.196; P<0.001) significantly reported lower odds of Positive Mental Health (PMH). Non-prescription drug users (OR=0.585; P<0.001), weekly (OR=0.544; P<0.05) and daily cannabis users (OR=0.605; P<0.05), as well those who felt uncomfortable seeking substance-use related help (OR=0.595; P<0.001), all reported lower odds of PMH. Conclusions: The use of non-prescription drugs, frequent cannabis consumption, experience of UHNs, and discomfort in seeking help for substance use are significantly associated with lower odds of PMH. Thus, accessible, stigma-free and timely MH and harm reduction services are crucial for promoting PMH among substance users in the study context.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».