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Enregistrement W2310716951 · doi:10.1371/journal.pone.0152083

A Multiple Case Study of Mental Health Interventions in Middle Income Countries: Considering the Science of Delivery

2016· article· en· W2310716951 sur OpenAlexafffund
Sean A. Kidd, Athena Madan, Susmitha Rallabandi, Donald C. Cole, Elisha Muskat, Shoba Raja, David Wiljer, David Aylward, Kwame McKenzie

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesGrand Challenges Canada
Mots-clésConceptualizationPsychological interventionMental healthGlobal mental healthQualitative researchGrounded theoryService delivery frameworkPsychologyFocus groupPublic relationsMedicineSociologyService (business)PsychiatryPolitical scienceSocial scienceBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the debate in global mental health about the most effective models for developing and scaling interventions, there have been calls for the development of a more robust literature regarding the "non-specific", science of delivery aspects of interventions that are locally, contextually, and culturally relevant. This study describes a rigorous, exploratory, qualitative examination of the key, non-specific intervention strategies of a diverse group of five internationally-recognized organizations addressing mental illness in middle income countries (MICs). A triangulated approach to inquiry was used with semi-structured interviews conducted with service recipients, service providers and leaders, and key community partners (N = 159). The interview focus was upon processes of implementation and operation. A grounded theory-informed analysis revealed cross cutting themes of: a holistic conceptualization of mental health problems, an intensive application of principles of leverage and creating the social, cultural, and policy "space" within which interventions could be applied and resourced. These findings aligned with key aspects of systems dynamic theory suggesting that it might be a helpful framework in future studies of mental health service implementation in MICs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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