Mental health in the Americas: an overview of the treatment gap
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand the mental health treatment gap in the Region of the Americas by examining the prevalence of mental health disorders, use of mental health services, and the global burden of disease. METHODS: Data from community-based surveys of mental disorders in Argentina, Brazil, Canada, Chile, Colombia, Guatemala, Mexico, Peru, and the United States were utilized. The World Mental Health Survey published data were used to estimate the treatment gap. For Canada, Chile, and Guatemala, the treatment gap was calculated from data files. The mean, median, and weighted treatment gap, and the 12-month prevalence by severity and category of mental disorder were estimated for the general adult, child-adolescent, and indigenous populations. Disability-adjusted Life Years and Years Lived with Disability were calculated from the Global Burden of Disease study. RESULTS: Mental and substance use disorders accounted for 10.5% of the global burden of disease in the Americas. The 12-month prevalence rate of severe mental disorders ranged from 2% - 10% across studies. The weighted mean treatment gap in the Americas for moderate to severe disorders was 65.7%; North America, 53.2%; Latin America, 74.7%; Mesoamerica, 78.7%; and South America, 73.1%. The treatment gap for severe mental disorders in children and adolescents was over 50%. One-third of the indigenous population in the United States and 80% in Latin America had not received treatment. CONCLUSION: The treatment gap for mental health remains a public health concern. A high proportion of adults, children, and indigenous individuals with serious mental illness remains untreated. The result is an elevated prevalence of mental disorders and global burden of disease.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».