Se estima que una de cada ocho personas en el mundo sufre algún trastorno de salud mental y su prevalencia sigue aumentando, especialmente debido al impacto de la pandemia de COVID-19. Esto ha evidenciado la existencia de una gran brecha entre los recursos necesarios, la financiación destinada y las necesidades reales de los sistemas de atención a la salud mental de la población. También existe una gran brecha entre los avances en investigación y su aplicación en la atención y gestión sanitaria. Por tanto, muchos organismos internacionales demandan una adecuada distribución de recursos humanos y materiales, a la vez que promueven la búsqueda y aplicación de soluciones innovadoras para lograr una provisión efectiva y eficiente para cubrir las necesidades reales de la población.
En la presente tesis doctoral, se presentan cuatro estudios centrados en metodologías para evaluar políticas y sistemas de salud mental, con el objetivo de contribuir a una mejor gestión de los recursos disponibles. La tesis se compone por un total de ocho capítulos. Los dos primeros presentan la introducción y los objetivos de la tesis, los capítulos del tres al seis muestran la justificación, las metodologías empleadas, los resultados y el impacto científico, social y político de cada estudio, finalmente los dos últimos capítulos presentan la discusión y las conclusiones. La presente tesis doctoral cumple con los requisitos necesarios para la obtención de la mención internacional. Objetivo: El objetivo general de la tesis es el desarrollo y aplicación de metodologías de evaluación de la atención y políticas de salud mental desde una perspectiva ecosistémica a niveles macro, meso, micro y nano. Metodología: En el estudio I se llevó a cabo una evaluación de las estrategias y recomendaciones para atender a la salud mental de la población disponibles en línea (internet) durante la pandemia del COVID-19, diseñadas por diferentes organizaciones y gobiernos del mundo. Para obtener estos documentos, se realizó una revisión sistemática adaptada a motores de búsqueda estándar en internet.
A los resultados obtenidos (documentos) se les aplicó tanto un análisis clúster para la obtención de perfiles como un análisis de comparación bivariante con versiones anteriores de estos documentos para trazar su evolución en el tiempo. Se trata, pues, de un análisis a nivel macro.
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