Reimagining global mental health in Africa
Notice bibliographique
Résumé
In 2001, the WHO launched The World Health Report most specifically addressing low-income and middle-income countries (LAMICs). It highlighted the importance of mental health (MH), identifying the severe public health impacts of mental ill health and made 10 recommendations. In 2022, the WHO launched another world MH report and reaffirmed the 10 recommendations, while concluding that 'business as usual for MH will simply not do' without higher infusions of money. This paper suggests the reason for so little change over the last 20 years is due to the importation and imposition of Western MH models and frameworks of training, service development and research on the assumption they are relevant and acceptable to Africans in LAMICs. This ignores the fact that most mental and physical primary care occurs within local non-Western traditions of healthcare that are dismissed and assumed irrelevant by Western frameworks. These trusted local institutions of healthcare that operate in homes and spiritual spaces are in tune with the lives and culture of local people. We propose that Western foundations of MH knowledge are not universal nor are their assumptions of society globally applicable. Real change in the MH of LAMICs requires reimagining. Local idioms of distress and healing, and explanatory models of suffering within particular populations, are needed to guide the development of training curricula, research and services. An integration of Western frameworks into these more successful approaches are more likely to contribute to the betterment of MH for peoples in LAMICs.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».