Has increased provision of treatment reduced the prevalence of common mental disorders? Review of the evidence from four countries
Notice bibliographique
Résumé
Many people identified as having common mental disorders in community surveys do not receive treatment. Modelling has suggested that closing this "treatment gap" should reduce the population prevalence of those disorders. To evaluate the effects of reducing the treatment gap in industrialized countries, data from 1990 to 2015 were reviewed from four English-speaking countries: Australia, Canada, England and the US. These data show that the prevalence of mood and anxiety disorders and symptoms has not decreased, despite substantial increases in the provision of treatment, particularly antidepressants. Several hypotheses for this lack of improvement were considered. There was no support for the hypothesis that reductions in prevalence due to treatment have been masked by increases in risk factors. However, there was little evidence relevant to the hypothesis that improvements have been masked by increased reporting of symptoms because of greater public awareness of common mental disorders or willingness to disclose. A more strongly supported hypothesis for the lack of improvement is that much of the treatment provided does not meet the minimal standards of clinical practice guidelines and is not targeted optimally to those in greatest need. Lack of attention to prevention of common mental disorders may also be a factor. Reducing the prevalence of common mental disorders remains an unsolved challenge for health systems globally, which may require greater attention to the "quality gap" and "prevention gap". There is also a need for nations to monitor outcomes by using standardized measures of service provision and mental disorders over time.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».