Peruvian Mental Health Reform: A Framework for Scaling-up Mental Health Services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental, neurological, and substance (MNS) use disorders are a leading cause of disability worldwide; specifically in Peru, MNS affect 1 in 5 persons. However, the great majority of people suffering from these disorders do not access care, thereby making necessary the improvement of existing conditions including a major rearranging of current health system structures beyond care delivery strategies. This paper reviews and examines recent developments in mental health policies in Peru, presenting an overview of the initiatives currently being introduced and the main implementation challenges they face. METHODS: Key documents issued by Peruvian governmental entities regarding mental health were reviewed to identify and describe the path that led to the beginning of the reform; how the ongoing reform is taking place; and, the plan and scope for scale-up. RESULTS: Since 2004, mental health has gained importance in policies and regulations, resulting in the promotion of a mental health reform within the national healthcare system. These efforts crystallized in 2012 with the passing of Law 29889 which introduced several changes to the delivery of mental healthcare, including a restructuring of mental health service delivery to occur at the primary and secondary care levels and the introduction of supporting services to aid in patient recovery and reintegration into society. In addition, a performance-based budget was approved to guarantee the implementation of these changes. Some of the main challenges faced by this reform are related to the diversity of the implementation settings, eg, isolated rural areas, and the limitations of the existing specialized mental health institutes to substantially grow in parallel to the scaling-up efforts in order to be able to provide training and clinical support to every region of Peru. CONCLUSION: Although the true success of the mental healthcare reform will be determined in the coming years, thus far, Peru has achieved a number of legal, policy and fiscal milestones, thereby presenting a unique and fertile environment for the expansion of mental health services.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».