The impact of COVID-19 on the mental health and substance use health (MHSUH) workforce in Canada: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The increased need for mental health and substance use health (MHSUH) services during the COVID-19 pandemic underscores the need to better understand workforce capacity. This study aimed to examine the pandemic’s impact on the capacity of MHSUH service providers and to understand reasons contributing to changes in availability or ability to provide services. Methods We conducted a mixed method study including a pan-Canadian survey of 2177 providers of MHSUH services and semi-structured interviews with 13 key informants. Survey participants answered questions about how the pandemic had changed their capacity to provide services, reasons for changes in capacity, and how their practice had during the pandemic. Thematic analysis of key informant interviews was conducted to gain a deeper understanding of the impact of the pandemic on the MHSUH workforce. Results Analyses of the survey data indicated that the pandemic has had diverse effects on the capacity of MHSUH workers to provide services: 43% indicated decreased, 24% indicated no change, and 33% indicated increased capacity. Logistic regression analyses showed that privately funded participants had 3.2 times greater odds of increased capacity (B = 1.17, p < 0.001), and participants receiving funding from a mix of public and private sources had 2.4 times greater odds of increased capacity (B = 0.88, p < 0.001) compared to publicly funded participants. Top reasons for decreases included lockdown measures and clients lacking access or comfort with virtual care. Top reasons for increases included using virtual care and more people having problems relevant to the participant's skills. Three themes were constructed from thematic analysis of key informant interviews: the differential impact of public health measures, long-term effects of pandemic work conditions, and critical gaps in MHSUH workforce data. Conclusions The COVID-19 pandemic has had a substantial impact on the capacity of the MHSUH workforce to provide services. Findings indicate the importance of increasing and harmonizing funding for MHSUH services across the public and private sectors, developing standardized datasets describing the MHSUH workforce, and prioritizing equity across the spectrum of MHSUH services.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».