Global mental health and psychosocial support programming: An expert review of major implementation and funding challenges
Notice bibliographique
Résumé
The global mental health (GMH) field aims to equitably improve mental health and well-being everywhere. This article reviews persistent common challenges hindering sustained, high-quality delivery of mental health and psychosocial support (MHPSS). Our focus is on programming that is funded or implemented by external organizations, typically universities or international non-governmental organizations from high-income countries. It is a consensus statement of MHPSS practitioners, programmers and researchers working for these organizations and some who are locally based who observe these programs in action. We comment on progress to date, barriers and recommendations for change and the importance of promoting sustained integration of MHPSS into health and social service systems through a comprehensive, recovery-oriented system of care. We call for prioritizing often-neglected issues (e.g., stigma, severe mental health conditions and neurodevelopmental conditions), strengthening workforce training and supervision and monitoring and evaluation systems to ensure program quality. The continued dominance of the Global North in shaping GMH programming priorities remains a concern. We advocate for a greater involvement of local workers and communities in agenda-setting for programs, culturally grounded implementation and long-term capacity building. Evidence-based practices must be met with contextual relevance, and comprehensive guidelines for sustained support are needed for development settings. For persistent funding challenges, we recommend clearer funder objectives, investment in in-house mental health expertise and funder coordination with prioritization of complementary programming. These recommendations are essential to realizing equitable, comprehensive, evidence-based and contextually grounded GMH programming.
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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 | 0,059 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».