The science of child and adolescent mental health in Brazil: a nationwide systematic review and compendium of evidence-based resources
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brazil is home to 50 million children and adolescents, whose mental health needs require context-sensitive research. Although scientific output is growing in the country, publications remain scattered and often inaccessible. METHODS: This systematic review compiles prevalence estimates, assessment instruments and interventions for child and adolescent mental health-related outcomes in Brazil (PROSPERO: CRD42023491393). We searched international (PubMed, Web of Science, PsycINFO, Google Scholar) and regional (Scielo, Lilacs, Brazilian Digital Library of Theses and Dissertations) databases up to July 2024. We consulted reference lists and experts. Extraction followed Consensus-based Standards for the selection of health Measurement Instruments and Cochrane manuals. RESULTS: We included 734 studies on 2576 prevalence estimates, 908 studies on 912 instruments and 192 studies on 173 intervention trials. The prevalence of any mental disorder ranged from 10.8% (12-year-olds; Pelotas, RS) to 19.9% (ages 7-14; Porto Alegre, RS and São Paulo, SP) although a nationally representative study is lacking. There is an alarming rise in self-harm notifications, reaching 133 in 2019 (per 100 000 aged 10-19). Indigenous youth face suicide rates of 11 (ages 10-14), far exceeding national numbers (0.652). Nationwide surveys reveal severe violence exposure (eg, 21% of adolescents suffer physical violence at home in the previous year), disproportionately impacting Black youth and increasing risk for mental disorders. There are reliable instruments for assessing psychopathology, yet most lack cross-cultural validation. Interventions remain underimplemented. The largest trials adapted substance-use prevention programmes from high-income countries, proving ineffective in Brazil. Public investment is the primary driver of research, which is centralised in wealthier states and misrepresents social minorities. DISCUSSION: This review provides timely access to appraised evidence-based resources, facilitating uptake into practice. Brazil's historical sociocultural challenges impact youth mental health, with public health priorities including systemic violence, racism and indigenous suicide.
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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 | 0,031 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».