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Enregistrement W4399137877 · doi:10.36348/sjhss.2024.v09i05.001

Mental Health in the Middle East: Historical Perspectives, Current Challenges, and Future Implications

2024· article· en· W4399137877 sur OpenAlexaff
Mohamad Musa

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Humanities and Social Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiddle EastCurrent (fluid)Mental healthPolitical scienceHistoryGeographyPsychologyPsychiatryArchaeologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health practices and services in the Middle East have been profoundly shaped by the region's rich historical and cultural context, intertwined with the traditions of major monotheistic religions. This analytical literature review synthesizes existing scholarly research to examine the historical development of mental health approaches, current challenges and barriers, and potential future implications. Tracing the evolution from ancient practices to the establishment of psychiatric institutions and the integration of Western medicine, the review uncovers the impact of the Middle East's unique heritage on its mental health landscape. Current challenges include pervasive stigma, inadequate training for healthcare professionals, limited access to evidence-based interventions, and cultural barriers hindering open communication. The review explores recommendations such as implementing e-mental health interventions, developing national mental health strategies, collaborating with traditional healers, promoting public education campaigns, providing culturally responsive services and training, and garnering robust government support. By bridging knowledge gaps, challenging systemic barriers, and fostering cross-cultural collaborations, the Middle East can pave the way towards destigmatizing mental health, increasing accessibility, and embracing comprehensive, culturally sensitive support for individuals and communities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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