Scaling up interventions for depression in sub-Saharan Africa: lessons from Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Background There is a dearth of information on how to scale-up evidence-based psychological interventions, particularly within the context of existing HIV programs. This paper describes a strategy for the scale-up of an intervention delivered by lay health workers (LHWs) to 60 primary health care facilities in Zimbabwe. Methods A mixed methods approach was utilized as follows: (1) needs assessment using a semi-structured questionnaire to obtain information from nurses (n = 48) and focus group discussions with District Health Promoters (n = 12) to identify key priority areas; (2) skills assessment to identify core competencies and current gaps of LHWs (n = 300) employed in the 60 clinics; (3) consultation workshops (n = 2) with key stakeholders to determine referral pathways; and (4) in-depth interviews and consultations to determine funding mechanisms for the scale-up. Results Five cross-cutting issues were identified as critical and needing to be addressed for a successful scale-up. These included: the lack of training in mental health, unavailability of psychiatric drugs, depleted clinical staff levels, unavailability of time for counseling, and poor and unreliable referral systems for people suffering with depression. Consensus was reached by stakeholders on supervision and support structure to address the cross-cutting issues described above and funding was successfully secured for the scale-up. Conclusion Key requirements for success included early buy-in from key stakeholders, extensive consultation at each point of the scale-up journey, financial support both locally and externally, and a coherent sustainability plan endorsed by both government and private sectors.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».