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Enregistrement W2104301214 · doi:10.1017/s2045796015000281

Generating evidence to narrow the treatment gap for mental disorders in sub-Saharan Africa: rationale, overview and methods of AFFIRM

2015· article· en· W2104301214 sur OpenAlexaff
Crick Lund, Atalay Alem, Marguerite Schneider, Charlotte Hanlon, Jen Ahrens, Chiwoza Bandawe, Judith Bass, Arvin Bhana, Jonathan K. Burns, Dixon Chibanda, Frances M. Cowan, Thandi Davies, Michael Dewey, A. Fekadu, Melvyn Freeman, Simone Honikman, John A. Joska, Ashraf Kagee, Rosie Mayston, Girmay Medhin, Seggane Musisi, Landon Myer, T. Ntulo, Memory Nyatsanza, Angela Ofori-Atta, Inge Petersen, Sifiso Phakathi, Martin Prince, Teshome Shibre, Dan J. Stein, Leslie Swartz, Graham Thornicroft, Mark Tomlinson, Lawrence S. Wissow, Ezra Susser

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Psychiatric Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensOntario Shores Centre for Mental Health Sciences
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Research Foundation
Mots-clésMental healthPsychological interventionMentorshipMedicineIntervention (counseling)Public healthMental health literacyNursingPsychiatryPsychologyMental illnessMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is limited evidence on the acceptability, feasibility and cost-effectiveness of task-sharing interventions to narrow the treatment gap for mental disorders in sub-Saharan Africa. The purpose of this article is to describe the rationale, aims and methods of the Africa Focus on Intervention Research for Mental health (AFFIRM) collaborative research hub. AFFIRM is investigating strategies for narrowing the treatment gap for mental disorders in sub-Saharan Africa in four areas. First, it is assessing the feasibility, acceptability and cost-effectiveness of task-sharing interventions by conducting randomised controlled trials in Ethiopia and South Africa. The AFFIRM Task-sharing for the Care of Severe mental disorders (TaSCS) trial in Ethiopia aims to determine the acceptability, affordability, effectiveness and sustainability of mental health care for people with severe mental disorder delivered by trained and supervised non-specialist, primary health care workers compared with an existing psychiatric nurse-led service. The AFFIRM trial in South Africa aims to determine the cost-effectiveness of a task-sharing counselling intervention for maternal depression, delivered by non-specialist community health workers, and to examine factors influencing the implementation of the intervention and future scale up. Second, AFFIRM is building individual and institutional capacity for intervention research in sub-Saharan Africa by providing fellowship and mentorship programmes for candidates in Ethiopia, Ghana, Malawi, Uganda and Zimbabwe. Each year five Fellowships are awarded (one to each country) to attend the MPhil in Public Mental Health, a joint postgraduate programme at the University of Cape Town and Stellenbosch University. AFFIRM also offers short courses in intervention research, and supports PhD students attached to the trials in Ethiopia and South Africa. Third, AFFIRM is collaborating with other regional National Institute of Mental Health funded hubs in Latin America, sub-Saharan Africa and south Asia, by designing and executing shared research projects related to task-sharing and narrowing the treatment gap. Finally, it is establishing a network of collaboration between researchers, non-governmental organisations and government agencies that facilitates the translation of research knowledge into policy and practice. This article describes the developmental process of this multi-site approach, and provides a narrative of challenges and opportunities that have arisen during the early phases. Crucial to the long-term sustainability of this work is the nurturing and sustaining of partnerships between African mental health researchers, policy makers, practitioners and international collaborators.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,343
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Citations111
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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