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 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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».