Mental Health Policies: Comparative Analysis of Mental Health Systems in Iran and Six Selected Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental disorders are recognized as the main cause of disability in the world. It is estimated that mental disorders will be the second leading cause of disabilities in the world by the year 2020. Nowadays, the importance of mental health and its vast effect on the other sections of health (including physical, social, and spiritual health) is not deniable. Methods: This comparative-descriptive study intends to compare mental health systems of Iran and the selected countries in the year 2019. In order to achieve this goal, two groups of countries were selected to be compared with Iran. The first group consisted of countries similar to Iran in terms of context and texture specifications, including Turkey, Iraq, and Lebanon. Moreover, the second group included countries that are known to be successful in managing and providing health services, including Norway, Canada and Australia. In order to evaluate and compare mental health systems, the authors used the WHO Assessment Instrument for Mental Health Systems (WHO-AIMS). A summarized version of the WHO-AIMS form was implemented for collecting the data. Results: After evaluation of the data obtained by mental health assessment tool, the results for each country were summarized and presented in comparative tables. Comparing mental health systems in the selected countries and Iran showed that there are a number of differences between countries in different aspects. Conclusion: While Iran has specific mental health policies, these policies are not implemented desirably because of the lack of executive guarantees in this manner.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».