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Enregistrement W4415605128 · doi:10.1192/bji.2025.10067

Revolutionising mental health in Africa: bridging gaps and breaking down barriers

2025· article· en· W4415605128 sur OpenAlexaff
Ismaïl Rammouz, Mohamed Merzouki, Mustapha Najimi, Jalal Doufik, Aïda Sylla, Cheikh Mohamed Fadel, Hassan Ghazal, Mohammed Barrimi, Djibo Douma Maiga, Hassan Rahioui, Saı̈d Boujraf

Notice bibliographique

RevueBJPsych International · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversité Sainte-Anne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthMental health literacyBridging (networking)Economic shortageMental healthcarePopulationHealth carePopulation ageingPrimary care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Africa’s mental health burden is rising owing to population growth, ageing and a severe shortage of professionals – just 1.4 per 100 000 population versus the global average of 9 per 100 000. This article outlines insights from the first African School of Psychiatry (held in Agadir, 2024), highlighting key challenges and solutions. Culturally sensitive care, integrating traditional practices and religious beliefs, is essential. Strategies include telepsychiatry, primary care integration, mental health literacy (especially for youth), caregiver training, and research into epidemiology and genetics to address Africa’s unique psychiatric profiles. The article calls for innovative, localised approaches, increased funding and global collaboration to move beyond Western models. Policymakers and professionals must act to transform mental healthcare for Africa’s specific needs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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