Systematic review of pathways to mental health care in Brazil: narrative synthesis of quantitative and qualitative studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pathways to care are actions and strategies employed by individuals in order to get help for health-related distress and the related processes of care providers. On several systematic reviews regarding pathways to mental health care (PMHC), studies regarding South American countries were not present. This review synthesizes qualitative and quantitative research about PMHC in Brazil. METHODS: LILACS, MEDLINE and SCIELO databases were searched for papers regarding PMHC in Brazil. The results were organized in pathway stages, based on Goldberg and Huxley's 'model of Levels and Filters' and on Kleinman's framework of 'Popular, Folk and Professional health sectors'. Analysis also considered the changes in national mental health policy over time. RESULTS: 25 papers were found, with data ranging from 1989 to 2013. Complex social networks were involved in the initial recognition of MH issues. The preferred points of first contact also varied with the nature and severity of problems. A high proportion of patients is treated in specialized services, including mild cases. There is limited capacity of primary care professionals to identify and treat MH problems, with some improvement from collaborative care in the more recent years. The model for crisis management and acute care remains unclear: scarce evidence was found over the different arrangements used, mostly stressing lack of integration between emergency, hospital and community services and fragile continuity of care. CONCLUSIONS: The performance of primary care and the regulation of acute demands, especially crisis management, are the most critical aspects on PMHC. Although primary care performance seems to be improving, the balanced provision and integration between services for adequate acute and long-term care is yet to be achieved.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».