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Enregistrement W2098268261 · doi:10.1093/heapol/czq078

Increasing the priority of mental health in Africa: findings from qualitative research in Ghana, South Africa, Uganda and Zambia

2010· article· en· W2098268261 sur OpenAlexaff
Philippa K Bird, Maye Omar, Victor Doku, Crick Lund, James Rogers Nsereko, Jason Mwanza

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthGovernment (linguistics)LegitimacyEconomic growthDeveloping countryPsychological interventionMedicineEnvironmental healthSocioeconomicsPolitical scienceNursingSociologyPsychiatryPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the high prevalence of mental illness, mental health remains a low priority in Africa. There has been no investigation of the views of stakeholders in Africa on why this is and what can be done. This paper reports a comparison of the views of stakeholders in Ghana, South Africa, Uganda and Zambia, focusing on the priority given to mental health by the government at the national and regional/province levels. We conducted semi-structured interviews with key stakeholders and used a two-stage approach to analysis: firstly framework analysis in each study country, followed by comparative analysis of the country data. Mental health was largely considered a low priority at national and regional/provincial levels in all four countries. We identified nine factors affecting the priority of mental health, which were grouped into three categories: legitimacy of the problem, feasibility of response and support for response. Respondents put forward a range of experiences and suggestions for increasing the priority given to mental health. We conclude with broad suggestions to raise the priority of mental health. These suggestions are particularly relevant as mental health increases in priority on the international agenda, in order to inform advocacy for increased priority for mental health in Africa.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,218
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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