Global child and adolescent mental health: a culturally informed focus
Notice bibliographique
Résumé
The Global Burden of Disease (GBD) was first published in 1996 by Murray and Lopez.1,2 One of its key findings was that mental disorders were among the major causes of disability in high-income countries and low- and middle-income countries (LMICs). The investigators of the GBD study estimated thatdepression alone caused more disability than either nutritional problems or human immunodeficiency virus (HIV), which were then the prime foci of US health-related international programs.1 At present, the World Health Organization (WHO) rates depression as the single greatest cause of disability worldwide, affecting at least 350 million people.1 The 2010 GBD study showed that mental disorders account for 7.4% of the world’s burden of healthconditions in terms of disability-adjusted life years and nearly a quarter of all years lived with disability, more than cardiovascular diseases orcancer.3 The global economic costs of mental disorders were estimated at $2.5 trillion in 2010 and are projected to reach $6 trillion by 2030.3 Based on the above-mentioned findings, the WHO Action Plan recognized mental health as a global priority in May 2013. As a result of this pledged action, mental health is now discussed at the highest level policy forums devoted to global health and development. On the scientific side, after more
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».