Mental Health Literacy of Healthcare Providers in Arab Gulf Countries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept of Mental Health Literacy (MHL) relies on our capacity to understand and recognize mental illnesses and the ability to maintain and promote a positive mentality for ourselves and others. In our review, we aim to examine the level of MHL among healthcare providers in the Arab Gulf States. METHODS: PubMed, PsycINFO, Medline were searched till August 2019. Studies were included if at least one of the main components of mental health literacy was reported, including (a) knowledge of mental illnesses, (b) stigma toward mental illnesses, (c) confidence in helping patients, and (d) behavior of helping patients, regardless of study design. The risk of bias was rated according to the modified Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for cross-sectional studies. RESULTS: Seven studies were included in the review; all of them were cross-sectional, with a total of 3516 participants from the healthcare system. Overall most of the studies claimed limited knowledge, negative attitudes, behavior and/or confidence among nurses, pharmacists, and physicians, especially juniors. However, the overall quality of all outcomes was relatively very low. CONCLUSION: More high-quality evidence and in-depth qualitative studies are required to bridge the gap between mental health needs and services delivered by healthcare providers in the Gulf Arab region.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».