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Record W7067549867

Les déterminants de lâutilisation des services en santé mentale dans le sud-ouest de Montréal

2012· other· fr· W7067549867 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMental healthMental health serviceValidation test
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectif : L’objectif principal de cette thèse est d’examiner les déterminants de l’utilisation des services de soins pour des raisons de santé mentale dans le sud-ouest de Montréal.\n\t\nDonnées et méthodes : L’étude utilise les données de la première phase du projet portant sur « le développement d’une zone circonscrite d’études épidémiologiques en psychiatrie dans le sud-ouest de Montréal ». Les données ont été collectées entre mai 2007 et août 2008 auprès d’un échantillon de 2434 personnes sélectionnées au hasard dans tout le territoire de l’étude. De cet échantillon, nous avons sélectionné un sous-échantillon de personnes ayant eu au moins un diagnostic de santé mentale au cours de la dernière année. 423 personnes ont rencontrées ce critère et constituent l’échantillon pour les analyses de la présente thèse. Le modèle comportemental d’Andersen a servi de cadre pour le choix des variables à analyser. Parce que l’approche socio-spatiale a été privilégiée pour modéliser les déterminants de l’utilisation des services, les analyses ont été effectuées à l’aide de quatre logiciels distincts à savoir : SPSS, AMOS, ArcGIS et MlWin.\n\nRésultats : Les résultats montrent que 53,66% de notre échantillon ont utilisés au moins un service de santé pour des raisons de santé mentale. On constate néanmoins que les déterminants de l’utilisation des services en santé mentale sont à la fois complexes et spatialement inégalement réparties. En ce qui concerne les caractéristiques sociodémographiques et cliniques, les femmes et ceux qui perçoivent la stigmatisation envers les personnes ayant un problème de santé mentale utilisent plus les services. Le nombre de diagnostics de santé mentale est aussi associé à l’utilisation des services. L’augmentation du nombre de diagnostics entraîne une augmentation de l’utilisation des services (=0,38; p<0,001). D’autres variables comme l’âge, le statut matrimonial, la taille du ménage, le soutien social et la qualité de vie influencent indirectement l’utilisation des services. À titre illustratif toute augmentation de l’âge entraîne une augmentation du soutien social de (=0,69; p<0,001) qui à son tour fait diminuer la détresse psychiatrique (= -0,09 (p<0,05). Or, toute augmentation d’une unité de détresse psychiatrique entraîne une augmentation de l’utilisation des services (=0,58 (p<0,001).\nSur le plan spatiale, il existe une corrélation positive entre l’utilisation des services et la défavorisation matérielle, la défavorisation sociale et le nombre d’immigrants récents sur un territoire. Par contre, la corrélation entre la prévalence de la santé mentale et l’utilisation des services est négative. Les analyses plus poussées indiquent que le contexte de résidence explique 12,26 % (p<0,05) de la variation totale de l’utilisation des services. De plus, lorsqu’on contrôle pour les caractéristiques individuelles, vivre dans un environnement stable augmente l’utilisation des services (O.R=1,24; p<0,05) tandis que les contextes défavorisés du point de vue socioéconomique ont un effet néfaste sur l’utilisation (O.R=0,71; p<0,05).\n\nConclusion : Les résultats de l’étude suggèrent que si on veut optimiser l’utilisation des services en santé mentale, il est important d’agir prioritairement au niveau de la collectivité. Plus spécifiquement, il faudrait mener des campagnes de sensibilisation auprès de la population pour combattre la stigmatisation des personnes ayant un problème de santé mentale. Sur le plan de la planification des soins de santé, on devrait augmenter l’offre des services dans les territoires défavorisés pour en faciliter l’accès aux habitants.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.363
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.002
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
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