Mental health and addiction concerns in northern Ontario: A cross-sectional study of sociodemographic predictors, access barriers, and service needs
Notice bibliographique
Résumé
Access to mental health and/or addiction (MHA) services is limited in rural and remote regions, especially in geographically diverse areas such as Ontario, Canada. Moreover, available services may not be able to address the unique needs of those seeking support. To effectively address local MHA service needs, it is necessary to understand predictors of MHA concerns and the experiences of those accessing care in rural areas such as northern Ontario. The current study focused on individuals living in northern Ontario and aimed to 1. Identify sociodemographic factors that predict their MHA concerns; 2. Identify common barriers experienced by those seeking MHA services; and 3. Explore their MHA support needs. Survey data were collected online from 500 northern Ontario residents (aged 18+) between January and March 2022. Univariate statistics were used to describe MHA service access, barriers, and needs, and adjusted multiple logistic regression was conducted to assess predictors of MHA concerns. Younger age (Odds Ratio (OR) = 0.972), low socioeconomic status (middle: OR = 0.491; high: OR = 0.436), identifying as non-straight/non-heterosexual (straight/heterosexual: OR = 0.336), identifying as married (unmarried: OR = 0.507), and dissatisfaction with social support (OR = 6.410) were significant predictors of MHA concerns. Although most (76.8%) of the sample reported MHA concerns, less than a quarter of the sample accessed support. Most frequently accessed services tended to be less specialized, and most frequently reported access barriers were mainly systemic. The current study describes predictors of MHA concern as well as the unique MHA-service-related experiences and needs of northern Ontario residents. These findings may be considered in efforts to develop MHA tools and supports that align with local needs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».