Editorial Mental Health Policy for Children and Adolescents in Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
About half of all lifetime mental disorders begin before the age of 14 years1,2. Worldwide prevalence rates for child and adolescent mental disorders are around 10%-20%, with similar types of disorders seen across cultures3-5. Young people have a high rate of self-harm, and suicide is a leading cause of death in young people2. An Indian study reported that suicide accounted for a quarter of deaths in boys and between half and three-quarters of deaths in girls aged 10-19 years6. Poor mental health is strongly related to other health and development concerns in young people notably lower educational achievements, substance abuse, violence, and poor reproductive and sexual health2. The suffering, functional impairment, exposure to stigma and discrimination, and enhanced risk of premature death that is associated with mental disorders in young people has obvious public-health significance. It is obvious that ‘no health is possible without mental health ’ and that mental health issues form an integral part of child development. The effectiveness of some interventions (including promotive and preventive interventions) for mental disorders in this age-group have been established, although more research is urgently needed to improve the range of affordable and feasible
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,016 |
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 ».