Highlighting successes and challenges of the mental health system in Tunisia: an overview of services, facilities, and human resources
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tunisia is a lower-middle-income country located in North Africa with strengths and challenges to its mental health system. AIMS: We present an overview of available services, facilities, and human resources to offer mental health care in Tunisia. METHODS: We conducted a cross-sectional study, where data for the year 2017 was collected between May 2018 and May 2019 by consulting stakeholders involved in the health field in Tunisia. We compare this information with data published in the WHO-AIMS report (2008), which presents mental health data in Tunisia for the year 2004. RESULTS: Successes of the mental health system in Tunisia include an increase in the ratios of psychiatrists and psychologists, with these ratios being higher than those of other lower-middle-income countries; a flourishing child-psychiatry practice; and an increase in people being treated for mental health conditions. Challenges include psychiatrists being over-represented in large cities along the coastline and in the private sector, and most people receiving treatment in specialized mental health facilities. CONCLUSIONS: The further operationalization of the National Strategy for Mental Health Promotion is envisioned, through the training of non-specialists in mental health care and incentives offered to psychiatrists to work in the country's interior and the public sector.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».