Disease burden and mental health system capacity: WHO Atlas study of 117 low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment coverage for mental disorders ranges from less than 10% to more than 90% across low- and middle-income (LAMI) countries. Studies have yet to examine whether the capacity of mental health systems might be adversely affected by the burdens of unrelated conditions such as HIV/AIDS. AIMS: To examine whether the magnitude of disease burden from communicable, perinatal, maternal and nutritional conditions - commonly referred to as Group 1 diseases - is inversely associated with mental health system capacity in LAMI countries. METHOD: Multiple regression analyses were undertaken using data from 117 LAMI countries included in the 2011 World Health Organization (WHO) Mental Health Atlas. Capacity was defined in terms of human resources and infrastructure. Regressions controlled for effects of political stability, government health expenditures, income inequality and neuropsychiatric disease burden. RESULTS: Higher Group 1 disease burden was associated with fewer psychiatrists, psychologists and nurses in the mental health sector, as well as reduced numbers of out-patient facilities and psychiatric beds in mental hospitals and general hospitals (t = -2.06 to -7.68, P<0.05). CONCLUSIONS: Evidence suggests that mental health system capacity in LAMI countries may be adversely affected by the magnitude of their Group 1 disease burden.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».