Integrating mental health services into primary health care – a review of challenges and outcomes in the international setting
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mental illness accounts for about one-third of the world’s disability, a burden that many health systems cannot adequately respond to. Up to 70% of mental health (MH) patients are followed-up in primary health care (PHC) settings. To bridge the treatment gap, the World Health Organization developed mhGAP, a guidance package for integrated management of priority MH disorders in lower-income countries. Other countries have developed their own evidence-based interventions. Objectives Overviewing countries’ strategies towards integrating MH services into PHC, their outcomes and challenges. Methods Review of literature using PubMed search terms “mental health primary care”, MeSH terms “Primary Health Care”, “Mental Health Care” and “organization and administration”, published in the last 5 years, in English. Results 25 of 602 articles were selected. The mhGAP programme has seen successful integration in pilot district-level programs, but wider implementation has stalled due to stigma and lack of clinical engagement, resources, MH specialists, and policy support. The Quebec MH reform promoted integrated service networks, improving accessibility and quality of care (QoC). A Norwegian-Russian long-standing collaboration initiative has significantly improved treatment for anxiety and depression (A&D), with 58% reliable recovery rate. A Danish collaborative care intervention provided high-quality treatment of moderate A&D. In Peru, a similar initiative allowed early detection, referral, and treatment of MH patients attending PHC services. Conclusions Comprehensive, integrated and responsive collaborative care models are a cost-efficient strategy to improve QoC for many MH conditions across diverse populations. MH-PHC integration initiatives have seen varying degrees of success. However, several barriers impact wider implementation and scale-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».