Methodological approaches to situational analysis in global mental health: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Global inequity in access to and availability of essential mental health services is well recognized. The mental health treatment gap is approximately 50% in all countries, with up to 90% of people in the lowest-income countries lacking access to required mental health services. Increased investment in global mental health (GMH) has increased innovation in mental health service delivery in LMICs. Situational analyses in areas where mental health services and systems are poorly developed and resourced are essential when planning for research and implementation, however, little guidance is available to inform methodological approaches to conducting these types of studies. This scoping review provides an analysis of methodological approaches to situational analysis in GMH, including an assessment of the extent to which situational analyses include equity in study designs. It is intended as a resource that identifies current gaps and areas for future development in GMH. Formative research, including situational analysis, is an essential first step in conducting robust implementation research, an essential area of study in GMH that will help to promote improved availability of, access to and reach of mental health services for people living with mental illness in low- and middle-income countries (LMICs). While strong leadership in this field exists, there remain significant opportunities for enhanced research representing different LMICs and regions.
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 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 | 0,125 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».