Socioeconomic Status and Self-Reported Barriers to Mental Health Service Use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Socially disadvantaged individuals are at high risk for having their mental health service needs unmet. We explored the relations among education level, income level, and self-reported barriers to mental health service use for individuals with a mental illness, using data from the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being (CCHS 1.2). METHODS: Our sample group comprised the 8.3% of adult respondents who met the CCHS 1.2 criteria for an anxiety or affective disorder in the past 12 months (n = 3101). We examined the association between education and income levels and self-reported accessibility, availability, or acceptability barriers to mental health care. RESULTS: Accessibility, availability, and acceptability barriers were reported by 3%, 5%, and 16% of our sample, respectively. Individuals with a high school diploma were less likely than individuals without a high school diploma to report acceptability barriers to care (odds ratio 0.65; 95% confidence interval, 0.45 to 0.93). Higher-income individuals were less likely than lower-income individuals to report acceptability barriers to care (odds ratio 0.69; 95% confidence interval, 0.50 to 0.96). Employment, distress level, age, and family structure were also associated with acceptability barriers. CONCLUSION: Issues related to acceptability explain most of the unmet need for mental health services. Program planners should consider the development of targeted approaches to service delivery and outreach for low-income, working individuals who have not completed high school.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».