Treated prevalence of and mental health services received by children and adolescents in 42 low‐and‐middle‐income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the treated prevalence and services received by children and adolescents in low- and middle-income countries (LAMICs). The purpose of this study is to describe the characteristics and capacity of mental health services for children and adolescents in 42 LAMICs. METHODS: The World Health Organization Assessment Instrument for Mental Health Systems (WHO-AIMS), a 155-indicator instrument developed to assess key components of mental health service systems, was used to describe mental health services in 13 low, 24 lower-middle, and 5 upper-middle-income countries. Child and adolescent service indicators used in the analysis were drawn from Domains 2 (mental health services), 4 (human resources), and 5 (links with other sectors) of the WHO-AIMS instrument. RESULTS: The median one-year treated prevalence for children and adolescents is 159 per 100,000 population compared to a treated prevalence of 664 per 100,000 for the adult population. Children and adolescents make up 12% of the patient population in mental health outpatient facilities and less than 6% in all other types of mental health facilities. Less than 1% of beds in inpatient facilities are reserved for children and adolescents. Training provided for mental health professionals on child and adolescent mental health is minimal, with less than 1% receiving refresher training. Most countries (76%) organize educational campaigns on child and adolescent mental health. CONCLUSIONS: Mental health services for children and adolescents in low- and middle-income countries are extremely scarce and greatly limit access to appropriate care. Scaling up of services resources will be necessary in order to meet the objectives of the WHO Mental Health Gap Action (mhGAP) program which identifies increased services for the treatment of child mental disorders as a priority.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».