Être un « homme » en région et avoir besoin d'aide : le portrait psychosocial des hommes utilisateurs des services de santé publique en Abitibi-Témiscamingue
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, trois suicides sur quatre sont commis par des hommes et l’Abitibi-Témiscamingue figure au 2e rang parmi les 18 régions sociosanitaires avec une prévalence de 36,8 décès pour 100 000 hommes contre 19,4 pour le reste de la province. La littérature scientifique met en lumière une sous-utilisation des services de santé mentale de la part des hommes, notamment en raison de leur socialisation. En région éloignée, l’accessibilité des services est différente que dans les centres urbains et peu de recherches illustre cette réalité particulière. Cette étude vise à mieux connaitre la trajectoire des demandes d’aide masculines disponibles au sein du système de santé québécois et plus particulièrement en milieu rural. Méthodologie : Il a été question de réaliser une étude quantitative descriptive à l’aide de deux instruments de mesure : 1) une base de données du logiciel I-CLSC utilisée, en autres, par des travailleurs sociaux du Centre intégré de santé et des services sociaux de l’Abitibi-Témiscamingue (CISSSAT) qui a permis d’étudier un total de 232 dossiers et 2) un questionnaire autoadministré qui a été diffusé sur les réseaux sociaux où 33 hommes ont contribué à mieux connaitre les réalités masculines en contexte de région éloignée. Résultats attendus : Les résultats de cette étude ont permis de mettre en lumière le portrait et les besoins psychosociaux des hommes non seulement à l’intérieur des services de première ligne en mission CLSC, mais également à travers les ressources d’aide disponibles en Abitibi-Témiscamingue. La clientèle masculine adulte (25-44 ans) a été majoritairement la population cible des services sociaux où les motifs de consultation les plus criants ce sont résumés à l’anxiété, la dépression, l’usage de substances (drogues et alcool) ou encore aux idéations suicidaires. Conclusion : À ce jour, cette découverte met en lumière une percée importante à l’effet que plusieurs hommes (129 sur 232) se mobilisent et consultent, par eux-mêmes, les services du CLSC bien que certains d’entre eux (19 sur 33) qui occupent notamment un emploi genré dans le domaine minier, de la construction ou encore du transport n’ont pas toujours tendance à le faire en situation de crise voire de détresse psychologique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".