Using a Data-Driven Population Segmentation Approach to Improve our Understanding of Mental Health and Associated Mental Healthcare Service Use Patterns in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Mental health is a multidimensional concept that goes beyond clinical diagnoses, including psychological distress, life stress and well-being. There are complex relationships between social determinants of mental health, dimensions of mental health and mental healthcare service use that are not well captured using single indicators or measures. The aim of this thesis was to use a multidimensional data-driven approach to leverage existing population datasets to improve our understanding of mental health and mental health service use in the Ontario population. Through developing data-driven measures of mental health and service use, we further aim to uncover and, in part, explain social disparities in mental health. The first study of this thesis applies a data-driven clustering approach to administrative healthcare data holdings at ICES to identify distinct patterns of use of publicly funded mental health services in Ontario. We identified six patterns of mental healthcare use that were characterized by different intensity and combinations of types of services. The second study uses a data-driven clustering approach with the 2012 Canadian Community Health Survey, Mental Health, to identify unique mental health profiles in Ontario and their associated mental health service use patterns. We found four mental health profiles exhibiting notable differences in mental health and well-being. These profiles were linked to differential likelihood of service use as well as sociodemographic differences, including different age, employment, and income profiles. The final study of this thesis uses a causal decomposition approach to quantify the extent to which differences in mental health profiles between men and women are underpinned by employment. We found that men and women exhibited different combinations of flourishing, life stress and clinical disorders. Some of these differences were explained by differences in employment among men and women, however employment differences were also found to be suppressing gender differences in positive mental health and well-being. Taken together, these results provide data-driven insights into mental health as a multidimensional concept among the Ontario population, including social determinants of mental health and how mental health problems manifest in unique service use patterns. These findings can inform policies and strategies designed to improve population mental health outcomes.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».