Depression and Global Mental Health in the Global South: A Critical Analysis of Policy and Discourse
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, depression has become a prominent global public health concern, especially in low- and middle-income countries (LMICs). The World Health Organization (WHO) and the Movement for Global Mental Health have developed international guidelines to improve mental health services globally, prioritizing LMICs. These efforts hold promise for advancing care and treatment for depression and other mental, neurological, and substance abuse disorders in LMICs. The intervention guides, such as the WHO's mhGAP-Intervention Guides, are evidence-based tools and guidelines to help detect, diagnose, and manage the most common mental disorders. Using the Global South as an empirical site, this article draws on Foucauldian critical discourse and document analysis methods to explore how these international intervention guides operate as part of knowledge-power processes that inscribe and materialize in the world in some forms rather than others. It is proposed that these international guidelines shape the global discourse about depression through their (re)production of biopolitical assumptions and impacts, governmentality, and "conditions of possibility." The article uses empirical data to show nuance, complexity, and multi-dimensionality where binary thinking sometimes dominates, and to make links across arguments for and against global mental health. The article concludes by identifying several resistive discourses and suggesting reconceptualizing the treatment gap for common 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 | 0,032 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,104 |
| Communication savante | 0,022 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».