Forming a joint dialogue among faith healers, traditional healers and formal health workers in mental health in a Kenyan setting: towards common grounds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Qualitative evidence on dialogue formation and collaboration is very scanty in Kenya. This study thus aimed at the formation of dialogue and establishment of collaboration among the informal (faith and traditional healers) and formal health workers (clinicians) in enhancing community-based mental health in rural Kenya. METHODS: Qualitative approach was used to identify barriers and solutions for dialogue formation by conducting nine Focus Group Discussions each consisting of 8-10 participants. Information on age, gender and role in health care setting as well as practitioners' (henceforth used to mean informal (faith and traditional healers) and formal health workers) perceptions on dialogue was collected to evaluate dialogue formation. Qualitative and quantitative data analysis was performed using thematic content analysis and Statistical Package Social Sciences (SPSS) software respectively. RESULTS: We identified four dominant themes such as; (i) basic understanding about mental illnesses, (ii) interaction and treatment skills of the respondents to mentally ill persons, (iii) referral gaps and mistrust among the practitioners and (iv) dialogue formation among the practitioners. Although participants were conversant with the definition of mental illness and had interacted with a mentally ill person in their routine practice, they had basic information on the causes and types of mental illness. Traditional and faith healers felt demeaned by the clinicians who disregarded their mode of treatment stereotyping them as "dirty". After various discussions, majority of practitioners showed interest in collaborating with each other and stated that they had joined the dialogue in order interact with people committed to improving the lives of patients. CONCLUSION: Dialogue formation between the formal and the informal health workers is crucial in establishing trust and respect between both practitioners and in improving mental health care in Kenya. This approach could be scaled up among all the registered traditional and faith healers in Kenya.
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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 | 0,039 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».