Mental Health Promotion and Risk Reduction Strategies for Mental Disorders in Older Persons: Why Should Governments and Policymakers Care?
Notice bibliographique
Résumé
There is no health without mental health. These are both indispensable human rights and are prerequisite to living one's life with dignity. Unfortunately, mental health systems have been in crisis, with burden of mental illness being among the ten leading healthcare-related issues worldwide, with no measurable reduction in such for over 30 years. Concurrently, the demographic clock continues to tick. Toady's 703 million people aged 65 or older are projected to reach 1.5 billion by the year 2050. Of these, 20% will suffer with serious mental health conditions. At the heart of the global crisis for older people is ageism, frequently intersecting with ableism, mentalism, sexism, and racism. These biases result in the violation of older peoples' human rights every day, with the resultant poor quality of life and premature death. They are compounded by major gaps in legislation, policies, and practices, rendering the central transformative promise of the UN's 2030 Agenda to "Leave No One Behind" a very elusive goal. Evidence-based interventions designed to prevent or reduce the risk of common mental health conditions and psychosocial disability are already available. All governments and policymakers have a major role to play in the promotion of good mental health and the prevention of mental illness by integrating these into public health and general social policy. This requires adopting, implementing, and scaling up of evidence-based, cost-effective interventions to reduce the risk of the development of mental disorders and providing access to adequate treatment when needed for older persons. All governments and policymakers also have a pivotal role to play in leading and supporting a UN convention on the human rights of older people. A UN convention would help combat ageism at the national and international levels by ensuring integration of monitoring and enforcement mechanisms to effectively implement policies and laws that could address discrimination, inequity, and the protection of human rights of older people, including their mental health.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».