Reconsidering the Use of Population Health Surveys for Monitoring of Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring of the mental health status of the population and assessment of its determinants are 2 of the most relevant pillars of public mental health, and data from population health surveys could be instrumental to support them. Although these surveys could be an important and suitable resource for these purposes, due to different limitations and challenges, they are often relegated to the background behind other data sources, such as electronic health records. These limitations and challenges include those related to measurement properties and cross-cultural validity of the tools used for the assessment of mental disorders, their degree of representativeness, and possible difficulties in the linkage with other data sources. Successfully addressing these limitations could significantly increase the potential of health surveys in the monitoring of mental disorders and ultimately maximize the impact of the relevant policies to reduce their burden at the population level. The widespread use of data from population health surveys, ideally linked to electronic health records data, would enhance the quality of the information available for research, public mental health decision-making, and ultimately addressing the growing burden of mental disorders.
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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 | 0,507 | 0,594 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».