Using a theory driven approach to develop and evaluate a complex mental health intervention: the friendship bench project in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a paucity of data on how to deliver complex interventions that seek to reduce the treatment gap for mental disorders, particularly in sub-Saharan Africa. The need for well-documented protocols which clearly describe the development and the scale-up of programs and interventions is necessary if such interventions are to be replicated elsewhere. This article describes the use of a theory of change (ToC) model to develop a brief psychological intervention for common mental disorders and its' evaluation through a cluster randomized controlled trial in Zimbabwe. METHODS: A total of eight ToC workshops were held with a range of stakeholders over a 6-month period with a focus on four key components of the program: formative work, piloting, evaluation and scale-up. A ToC map was developed as part of the process with defined causal pathways leading to the desired impact. Interventions, indicators, assumptions and rationale for each point along the causal pathway were considered. RESULTS: Political buy-in from stakeholders together with key resources, which included human, facility/infrastructure, communication and supervision were identified as critical needs using the ToC approach. Ten (10) key interventions with specific indicators, assumptions and rationale formed part of the final ToC map, which graphically illustrated the causal pathway leading to the development of a psychological intervention and the successful implementation of a cluster randomized controlled trial. CONCLUSION: ToC workshops can enhance stakeholder engagement through an iterative process leading to a shared vision that can improve outcomes of complex mental health interventions particularly where scaling up of the intervention is desired.
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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 | 0,035 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».