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Enregistrement W4308409789 · doi:10.1186/s13034-022-00512-8

Global child and adolescent mental health perspectives: bringing change locally, while thinking globally

2022· letter· en· W4308409789 sur OpenAlexaff
Sowmyashree Mayur Kaku, Jordan Sibéoni, Salah Basheer, Jane Pei‐Chen Chang, Dulangi Dahanayake, Matías Irarrázaval, Jamie M. Lachman, Boladale Mapayi, Anilena Mejía, Massimiliano Orri, Tze Jui-Goh, Md. Saleh Uddin, Inge Vallance

Notice bibliographique

RevueChild and Adolescent Psychiatry and Mental Health · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeMental healthPsychological interventionMedical educationChild and adolescent psychiatryMedicinePsychologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child and adolescent mental health (CAMH) are a global priority. Different countries across the globe face unique challenges in CAMH services that are specific to them. However, there are multiple issues that are also similar across countries. These issues have been presented in this commentary from the lens of early career CAMH professionals who are alumni of the Donald J Cohen Fellowship program of the IACAPAP. We also present recommendations that can be implemented locally, namely, how promoting mental health and development of children and adolescents can result in better awareness and interventions, the need to improve quality of care and access to care, use of technology to advance research and practices in CAMH, and how investing in research can secure and support CAMH professionals and benefit children and adolescents across the globe. As we continue to navigate significant uncertainty due to dynamic circumstances globally, bolstering collaborations by "bringing change locally, while thinking globally" are invaluable to advancing global CAMH research, clinical service provision, and advancement of the field.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0110,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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