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Enregistrement W4382141089 · doi:10.11604/pamj.2023.45.86.40409

When little can do more: the case for investing in mental healthcare in Ghana

2023· article· en· W4382141089 sur OpenAlexaff
Joel Agorinya, Cephas Avoka, Luchuo Engelbert Bain

Notice bibliographique

RevuePan African Medical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMental healthcareHealth careMental healthPsychiatryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About 21% of adults in Ghana suffer from moderate-severe psychological distress, leading to unemployment and productivity losses to 7% of Ghana´s gross domestic product (GDP) [1]. In two recently published reports on mental healthcare in Ghana the World Health Organization- Assessment Instrument for Mental Health Systems (WHO-AIMS) 2020 and the World Health Organization special initiative for mental health situational assessment 2021 [2,3], key mental health considerations of public health and policy relevance draw our attention. Despite the significant strides Ghana has achieved over the years, the goal of creating an effective and comprehensive mental health service delivery infrastructure and workforce is far from complete. For instance, the current mental health service delivery architecture is skewed, with the Southern part advantaged. All three psychiatric hospitals in Ghana are in the South, with only three out of about sixty psychiatrists working in small psychiatric departments in the North. As a result, indigenes have to travel over 700 km by road to seek care. This calls for attention to the equality and equity dimensions of health planning. The three psychiatric hospitals in Ghana have a combined capacity of 3.8 beds per 100,000 [3]. Additionally, whilst some low- and middle-income countries (LMICs) are investing about 4.0% of health expenditure in mental health, Ghana is investing 3% [4]. Another major challenge is low treatment coverage for mood disorders, with only 0.61% of persons with major depressive disorder receiving treatment. This rate is lower than the average of 16.8%-21.4% for some low-middle-income countries [5]. Furthermore, there are numerous challenges with the availability of psychotropic medications. This is a massive setback because Ghana has an overreliance on medical treatments due to a shortage of human resources to provide psychosocial services. In addition, most medications are paid out-of-pocket because Ghana´s national health insurance scheme does not cover them. Additionally, only 7% of health research in Ghana is specific to mental health. Furthermore, the data submitted to the government from health facilities are of low quality [2] and thus unreliable for research purposes, posing significant challenges to the quality and generalizability of the research output.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,338 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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