Community stakeholders' perspectives on youth mental health in India: Problems, challenges and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India has a large youth population whose mental health needs must be addressed. This includes promotion of positive mental health, with early detection and effective intervention for mental health disorders. Understanding the perspectives of community stakeholders working with youth is pivotal to this effort. Current study aimed to bring together a group of community stakeholders (eg, parents, teachers, policy makers) to understand their perspectives on youth mental health problems, challenges in provision of care, and to provide recommendations to address these concerns at national level. MATERIALS AND METHODS: The study was conducted across two sites in India: Chennai and New Delhi. Three group meetings were conducted involving 52 participants, including governmental, non-governmental and community representatives working with youth. The proceedings were manually recorded, transcribed, and analyzed using thematic analysis method. RESULTS: Many youth mental health problems were similar across the two sites. The commonest drivers of mental health problems were reported to be academic pressure, substance use and problematic internet/social media use. Stigma and lack of awareness were identified as the most important challenges acting as barriers to seeking mental health help by youth. Prioritizing youth mental health as a national programmes along with strong political will were the major recommendations suggested by the stakeholders. CONCLUSION: Initial findings suggest that prioritizing youth mental health programmes in India would be advantageous. Inclusive and collaborative approach, involving community stakeholders working with youth in providing services that promote mental health and early access to care will help in developing healthy young citizens.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».