Additional file 1 of Perceived helpfulness of service sectors used for mental and substance use disorders: Findings from the WHO World Mental Health Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table A1. Coding of service sector combinations into 9 mutually exclusive treatment profiles, among respondents with 12-month DSM-IV disorders who reported 12-month use of providers for mental health (N=3221). Table A2. Associations of disorder types with perceived helpfulness, among respondents with 12-month DSM-IV disorders who reported 12-month use of providers for mental health (N=3221). Table A3. Associations of sociodemographics and disorder types with use of mutually exclusive treatment profiles, among respondents with 12-month DSM-IV disorders who reported 12-month use of providers for mental health. Table A4. Development of logistic regression models showing joint associations of sociodemographics, disorder types, and treatment profiles with perceived helpfulness (being helped 'a lot'), among respondents with 12-month DSM-IV disorders who reported 12-month use of providers for mental health, all countries combined (N=3119). Table A5. Development of logistic regression models showing joint associations of sociodemographics, disorder types, and treatment profiles with perceived helpfulness (being helped 'a lot'), among respondents with 12-month DSM-IV disorders who reported 12-month use of providers for mental health, high-income countries (N=2546). Table A6. Development of logistic regression models showing joint associations of sociodemographics, disorder types, and treatment profiles with perceived helpfulness (being helped 'a lot'), among respondents with 12-month DSM-IV disorders who reported 12-month use of providers for mental health, low/middle-income countries (N=573).
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 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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,534 | 0,059 |
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 ».