Facing the Challenge of Care for Child and Youth Mental Health in Canada: A Critical Commentary, Five Suggestions for Change and a Call to Action
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychiatric disorders contribute most to the global burden of disease in young people (World Health Organization [WHO] 2003), approaching about 30% of the total global disease burden in those aged 10-19 years. Comparative data are not available for Canada, but the proportional burden of mental disorders in Canadian youth would be expected to be higher as our rates of human immunodeficiency virus/acquired immunodeficiency syndrome, tuberculosis, malaria and iron-deficiency disorders are substantially less than those in low-income countries. National estimates identify that about 15% of Canadian young people suffer from a mental disorder, but only about one in five of those who require professional mental health care actually receive it (Government of Canada 2006; Health Canada 2002; Kirby and Keon 2006; McEwan et al. 2007; Waddell and Shepherd 2002). And recent reports suggest that the human fallout from this reality may go beyond the well-known negative impacts of early-onset mental disorders on social, interpersonal, vocational and economic outcomes. For example, rates of mental disorder are very high in incarcerated youth, suggesting that, for some, jails are becoming the home for mentally ill young people (Kutcher and McDougall 2009).
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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 | 0,017 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,048 | 0,081 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».