An Exploration on the Barriers to Accessing Mental Health Services Among South Asian Youth
Notice bibliographique
Résumé
Research in Canada and the United States has found that South Asians routinely underutilize mental health services, however research on the barriers experienced by South Asians is limited, especially research regarding the experiences of South Asian youth (Inman et al., 2014; Islam et al., 2017; Karasz et al., 2016). Through a series of semi-structured interviews (N=20) with South Asian youth between the ages 16 to 27 in the Greater Toronto Area, the present study explores South Asian youths’ experiences accessing mental health services and the impact of COVID-19 on mental health and service use. Thematic analysis of interview data reveal that South Asian participants experience several barriers preventing effective mental health support. In particular, issues relating to the lack of diversity among service providers and difficulties building and maintaining rapport with service providers were described. Further, participants experienced mental health stigma from family members, the South Asian community, and health professionals which posed additional barriers to accessing services. These issues are further exacerbated by the COVID-19 pandemic as participants reported a worsening of mental health, increased substance use, and additional barriers associated with accessing remote mental health services. Results demonstrate a gap in current mental health services and shed light on individual and programmatic changes that can be implemented to better serve this population.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».