Public health prevention programmes for mental illness in school-age children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Psychiatrists, psychotherapists and other mental health professionals have long stated the importance of adequate social groups and early intervention for the prevention of severe mental diseases. With psychiatric illness incidence increasing most in the adolescent and young adult populations, we propose the use of school-age directed public mental health initiatives to combat remaining social stigma and promote mental wellbeing, as well as educate children and adolescents in how to recognise symptoms and ask for help. Methods We conducted a systematic review on PubMed as well as government and NGO websites to identify public health initiatives in the prevention and early identification of mental illness among young individuals. Results Preliminary results show that, while certain countries have delineated guidelines on how to support students’ mental health, very few have implemented nation-wide, or even region-wide programmes that directly target prevention and education. A particular note should be made regarding substance abuse and addiction, one of the few illnesses for which many countries have already enacted in-school programmes, that however often overlook the medical aspect of such diseases. Of further note are certain local programmes aimed at offering quality and accessible care to adolescents struggling with mental diseases. Conclusions With psychiatric diseases projected to become one of the greatest contributors to the global burden of disease by 2030, and the importance of early intervention in preventing severe psychiatric illness, we advocated for European public health initiatives implemented in schools, which could be crucial in curbing the spread of mental illness. Key messages • Adolescent and young adults are those most affected by the rising prevalence of mental illness. Consequently, we advocate for in-school programmes to aid in early identification and intervention. • Early identification of mental diseases is crucial in the prevention of severe psychiatric illness, but little has been done so far in terms of public health interventions to tackle such problems.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».