Effects of negative psychosocial experiences and sociodemographic factors on mental health literacy: A community-based inquiry among Black Canadians
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mental health is a basic human right that requires universal access for all people, but a lot of disparities remain in mental health services. Mental health literacy is critical to accessing available mental healthcare and other social support services. Systemic challenges, lack of mental health literacy, and access barriers, including mental illness stigma, have contributed to the increasing mental health disparities in Black communities. AIM: This study explored the impact of negative psychosocial experiences and sociodemographic factors on mental health literacy in Black families and communities in Ontario. METHODS: Three hundred and thirty-fiveBlack people of African descent participated in this cross-sectional study (175 women, 156 men, and four persons of other gender identities) using multiple linear regression analysis. RESULTS: All independent factors in the model jointly contributed at a statistically significant level (X2 = 360.11, p < .001) to variation in mental health literacy among the study population. Two sociodemographic and three psychosocial variables had independent statistically significant association with mental health literacy. Among the sociodemographic variables, age (β = -0.27, CI = -0.42, -0.12, p < .001) had a negative association with MHL; that is, being older by one year correlated with a reduced MHL score by 0.27 units. Similarly, having multiple income sources (β = -6.91, CI: -13.04, -0.78; p < .05) had negative association with MHL, that is, having multiple income sources relating to having one income source correlated with reduced mental health literacy by 6.91 units. Among the psychosocial variables, CAMI (β = -0.51; CI = -0.56, -0.45; p < .001) had a negative association with MHL; that is, a unit increase in CAMI score correlated with a 0.51 unit decrease in MHL score. Likewise, DAS (β = -0.08; CI = -0.15, -0.01; p < .05) had a negative association with MHL, that is, a unit increase in DAS score correlated with a 0.08 unit decrease in MHL score. CONCLUSION: Public health interventions that focus on different aspects of the worldview of Black families and communities to create awareness of mental health literacy should be prioritized as a critical approach to mental health promotion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».