Establishing a Mental Health Surveillance in Germany: Development of a framework concept and indicator set
Notice bibliographique
Résumé
In the course of the recognition of mental health as an essential component of population health, the Robert Koch Institute has begun developing a Mental Health Surveillance (MHS) system for Germany. MHS aims to continuously report data for relevant mental health indicators, thus creating a basis for evidence-based planning and evaluation of public health measures. In order to develop a set of indicators for the adult population, potential indicators were identified through a systematic literature review and selected in a consensus process by international and national experts and stakeholders. The final set comprises 60 indicators which, together, represent a multidimensional public health framework for mental health across four fields of action. For the fifth field of action 'Mental health promotion and prevention' indicators still need to be developed. The methodology piloted proved to be practicable. Strengths and limitations will be discussed regarding the search and definition of indicators, the scope of the indicator set as well as the participatory decision-making process. Next steps in setting up the MHS will be the operationalisation of the single indicators and their extension to also cover children and adolescents. Given assured data availability, the MHS will contribute to broadening our knowledge on population mental health, supporting a targeted promotion of mental health and reducing the disease burden in persons with mental disorders.
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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 | 0,121 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».