Challenges facing mental health systems arising from the COVID-19 pandemic: Evidence from 14 European and North American countries
Notice bibliographique
Résumé
We assessed challenges that the COVID-19 pandemic presented for mental health systems and the responses to these challenges in 14 countries in Europe and North America. Experts from each country filled out a structured questionnaire with closed- and open-ended questions between January and June 2021. We conducted thematic analysis to investigate the qualitative responses to open-ended questions, and we summarized the responses to closed-ended survey items on changes in telemental health policies and regulations. Findings revealed that many countries grappled with the rising demand for mental health services against a backdrop of mental health provider shortages and challenges responding to workforce stress and burnout. All countries in our sample implemented new policies or initiatives to strengthen mental health service delivery - with more than two-thirds investing to bolster their specialized mental health care sector. There was a universal shift to telehealth to deliver a larger portion of mental health services in all 14 countries, which was facilitated by changes in national regulations and policies; 11 of the 14 participating countries relaxed regulations and 10 of 14 countries made changes to reimbursement policies to facilitate telemental health care. These findings provide a first step to assess the long-term challenges and re-organizational effect of the COVID-19 pandemic on mental health systems in Europe and North America.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».