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Enregistrement W7024970781

Strengthening service integration across the mental health care system: An exploration of service complexity and resource intensity among youth in Ontario

2024· article· en· W7024970781 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthService (business)Service providerTriageHealth careMental health serviceCannabisResource (disambiguation)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of mental health disorders among young persons in Canada is high. Approximately 1 in 5 will experience a mental health concern. This estimate does not capture individuals who experience disruptive symptoms but fail to meet diagnostic thresholds. In Canada, the provision of mental health supports is fragmented across service sectors and lacks a standardized governance to identify, prioritize and triage youth in need of assistance. This results in a paucity of information about service users, especially as it relates to autistic youth. This three-paper dissertation utilized multi-sectoral assessment tools to describe treatment-seeking\nyouth in Ontario, Canada in terms of service complexity and mental health resource intensity. The first paper examined the association between sex, age, caregiver distress, finance, co-occurring conditions, intellectual disability and evaluated health status on mental health service complexity among autistic youth. Results indicated that older youth, females, several co-occurring conditions, no intellectual disability and longer durations of programming resulted in greater service complexity. The second paper explored classes of health risk behaviours related to alcohol and substance use among youth. Three classes of health risk behaviours emerged: (i) non-use, (ii) cannabis use and (iii) polysubstance use. Additionally, sex, age, polyvictimization, a diagnosis of autism spectrum disorder, family functioning, peer conflict and school engagement were associated with class membership. The third paper examined classes of health risk behaviours specifically among autistic youth and their relationships to mental health state indicators and resource intensity. The results indicated three classes of health risk behaviours: (i) recent smoking and substance use, (ii) non-use and (iii) recent cannabis use. Additionally, levels of sleep difficulties and externalizing symptoms differed between classes, whereas communication difficulties and internalizing symptoms did not. Female youth and recent cannabis users required higher mental health resource intensity compared to male peers and non-users. The dissertation concludes by discussing the implications of the overall findings for research and for mental health policy, specifically as it relates to the integration of supports for youth in Ontario, Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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