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Enregistrement W7039241104

Late-life mental health, substance use and addiction service needs in Manitoba

2024· dissertation· en· W7039241104 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaResearch Manitoba
Mots-clésMental healthFocus groupThematic analysisService providerMental health literacyService (business)AddictionSet (abstract data type)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adults ages 65+ may experience mental health or substance use / addiction (‘SUA’) challenges that can endanger their quality of life, health, and longevity. Yet mental health and/or SUA services are often unavailable or inaccessible for adults 65+, which can perpetuate unmet needs. Services become more accessible when they reflect the needs and priorities of intended users; however, few studies have engaged individuals who use and deliver late-life mental health and/or SUA services to better understand their needs and priorities. The primary objective of this mixed-methods research was to describe the mental health and SUA service needs and priorities of adults 65+ and those who deliver services to adults 65+. A secondary objective was to explore adults’ 65+ SUA literacy (i.e., knowledge of how to recognize and manage SUA problems and find and access SUA services and information). Six adults 65+ who had tried to access services participated in two virtual focus groups, and six service leaders and providers participated in a separate two-part focus group series, to discuss service and research needs, and define and set service priorities. Using reflexive thematic analysis, four main themes described adults’ 65+ experiences of services: 1. “What you need just isn’t there”; 2. “Where do I go?”: Knowing about and finding services; 3. “Roadblocks” along pathways to services; 4. COVID-19 “forced” new ways of connecting with people and services. Four additional themes reflected service leader and provider perspectives. Priority-setting was achieved with each group using a modified nominal group technique. Emergent priorities were then built into an online survey for validation with a convenience sample of community-living adults 65+ (n = 138). Respondents selected protection and advocacy services for older adults as a top priority, followed by more involvement of caregivers in treatments and care teams. The survey was also used to examine differences between respondents’ SUA and mental health literacy (analyzed using a paired samples t-test), and sociodemographic and psychosocial predictors of SUA literacy (analyzed using hierarchical linear regression). Low to moderate SUA literacy (M = 3.1, SD = 0.97) among the adult 65+ sample was significantly lower than their mental health literacy, t(137) = -3.30, p = .001, and both older age and limited SUA lived experience were significant predictors of lower SUA literacy. Findings inform future selection, funding, and delivery of services that are targeted to the needs of aging populations and recommend clarifying pathways into them.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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