A scoping review of international policy responses to mental health recovery during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has affected people's physical and mental health. Quarantine and other lockdown measures have altered people's daily lives; levels of anxiety, depression, substance use, self-harm and suicide ideation have increased. This commentary assesses how international governments, agencies and organisations are responding to the challenge of the mental health impact of COVID-19 with the aim of informing the ongoing policy and service responses needed in the immediate and longer term. It identifies some of the key themes emerging from the literature, recognises at-risk populations and highlights opportunities for innovation within mental health services, focusing on the published academic literature, international health ministry websites and other relevant international organisations beyond the United Kingdom and Ireland. COVID-19 has challenged, and may have permanently changed, mental health services. It has highlighted and exacerbated pre-existing pressures and inequities. Many decision-makers consider this an opportunity to transform mental health care, and tackling the social determinants of mental health and engaging in prevention will be a necessary part of such transformation. Better data collection, modelling and sharing will enhance policy and service development. The crisis provides opportunities to build on positive innovations: the adaptability and flexibility of community-based care; drawing on lived experience in the design, development and monitoring of services; interagency collaboration; accelerating digital healthcare; and connecting physical and mental health.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».