Intersectoral policy for severe and persistent mental illness: review of approaches in a sample of high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is increasingly recognised that intersectoral linkages between mental health and other health and support sectors are essential for providing effective care for individuals with severe and persistent mental illness. The extent to which intersectoral collaboration and approaches to achieve it are detailed in mental health policy has not yet been systematically examined. METHODS: Thirty-eight mental health policy documents from 22 jurisdictions in Australia, New Zealand, the United Kingdom, Ireland and Canada were identified via a web search. Information was extracted and synthesised on: the extent to which intersectoral collaboration was an objective or guiding principle of policy; the sectors acknowledged as targets for collaboration; and the characteristics of detailed intersectoral collaboration efforts. RESULTS: Recurring themes in objectives/guiding principles included a whole of government approach, coordination and integration of services, and increased social and economic participation. All jurisdictions acknowledged the importance of intersectoral collaboration, particularly with employment, education, housing, community, criminal justice, drug and alcohol, physical health, Indigenous, disability, emergency and aged care services. However, the level of detail provided varied widely. Where detailed strategies were described, the most common linkage mechanisms were joint service planning through intersectoral coordinating committees or liaison workers, interagency agreements, staff training and joint service provision. CONCLUSIONS: Sectors and mechanisms identified for collaboration were largely consistent across jurisdictions. Little information was provided about strategies for accountability, resourcing, monitoring and evaluation of intersectoral collaboration initiatives, highlighting an area for further improvement. Examples of collaboration detailed in the policies provide a useful resource for other countries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».