Pathways to mental health services for young people: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: While early access to appropriate care can minimise the sequelae of mental illnesses, little is known about how youths come to access mental healthcare. We therefore conducted a systematic review to synthesise literature on the pathways to care of youths across a range of mental health problems. METHODS: Studies were identified through searches of electronic databases (MEDLINE, PsycINFO, Embase, HealthSTAR and CINAHL), supplemented by backward and forward mapping and hand searching. We included studies on the pathways to mental healthcare of individuals aged 11-30 years. Two reviewers independently screened articles and extracted data. RESULTS: Forty-five studies from 26 countries met eligibility criteria. The majority of these studies were from settings that offered services for the early stages of psychosis, and others included inpatient and outpatient settings targeting wide-ranging mental health problems. Generally, youths' pathways to mental healthcare were complex, involved diverse contacts, and, sometimes, undue treatment delays. Across contexts, family/carers, general practitioners and emergency rooms featured prominently in care pathways. There was little standardization in the measurement of pathways. CONCLUSIONS: Except in psychosis, youths' pathways to mental healthcare remain understudied. Pathways to care research may need to be reconceptualised to account for the often transient and overlapping nature of youth mental health presentations, and the possibility that what constitutes optimal care may vary. Despite these complexities, additional research, using standardized methodology, can yield a greater understanding of the help-seeking behaviours of youths and those acting on their behalf; service responses to help-seeking; and the determinants of pathways. This understanding is critical to inform ongoing initatives to transform youth mental healthcare.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».