General Practice and Mental Health Care: Determinants of Outpatient Service Use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the determinants that lead Canadian adults to consult family physicians, psychiatrists, psychologists, psychotherapists, and other health professionals for mental health reasons and to compare the determinants of service use across provider types. METHOD: Data from the Canadian Community Health Survey: Mental Health and Well-Being were used for people aged 18 years and older (n = 35,236). A multivariate logistic regression was used to model outpatient consultations with different providers as a function of predictive determinants. RESULT: Three types of variables were examined: need, enabling, and predisposing factors. Among need, the most common predictors of service use for mental health reasons were self-rated mental health, the presence of chronic conditions, depression and panic attacks, unmet mental health needs, psychological well-being, and the ability to handle daily demands. Among enabling factors, emotional and informational support and income were important predictors. Among predisposing factors, men were less likely to consult with a family physician and other resources but not with psychiatrists; and people with less education were less likely to consult psychologists and other health providers. CONCLUSION: Need factors were the most important predictors of both psychiatrist and combined family physician and psychiatrist consultation in the previous year. However, sex barriers remain and promotion campaigns in seeking mental health care should be aimed toward men. Further, education and income barriers exist in the use of specialty providers of psychotherapy and policies should thus focus on rendering these services more accessible to disadvantaged people.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».