Perceived need for care and treatment-seeking behaviour among ethnic minority groups exhibiting signs of mental illness
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Ethnic minorities are more likely to experience negative social determinants of health, increasing their risk for mental illness. However, they are also less likely to access mental health services. This study aims to examine how perceived need for care and help-seeking behaviour (formal and informal) differ between ethnic minority groups and non-minority groups. METHODS: We analyzed respondents aged 15 years and above exhibiting signs of mental illness (past 12-month suicidal ideation, major depressive disorder, generalized anxiety disorder, social phobia and bipolar disorder) from the 2022 Mental Health and Access to Care Survey (n = 9861), a nationally representative cross-sectional survey of the Canadian population. We used modified Poisson regression analysis, with perceived need for care, formal help-seeking behaviour and informal help-seeking behaviour as outcomes, and minority status as the exposure. RESULTS: Ethnic minority groups meeting criteria for mental illness were generally less likely to perceive a need for care (prevalence ratios ranging from 0.81 to 0.90, p < 0.05 for all) and to seek help in a formal context (prevalence ratios ranging from 0.74 to 0.91, p < 0.05 for all) compared to non-ethnic minority groups. These differences were not observed for informal help-seeking, apart from ethnic minority groups who experienced symptoms of anxiety, who had reduced prevalence of seeking informal help. Gender and migrant status modified several of these relationships. CONCLUSION: People from ethnic minority groups experiencing mental illness are less likely to perceive a need for care and to seek help in formal contexts. These effects vary by gender and migrant status.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».