Pathways and access to mental health care services by persons living with severe mental disorders and epilepsy in Uganda, Liberia and Nepal: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to mental health care services for patients with neuropsychiatric disorders remains low especially in post-conflict, low and middle income countries. Persons with mental health conditions and epilepsy take many different paths when they access formal and informal care for their conditions. This study conducted across three countries sought to provide preliminary data to inform program development on access to care. It thus sought to assess the different pathways persons with severe mental disorders and epilepsy take when accessing care. It also sought to identify the barriers to accessing care that patients face. METHODS: Six in depth interviews, 27 focus group discussions and 77 key informants' interviews were conducted on a purposively selected sample of health care workers, policy makers, service users and care takers in Uganda, Liberia and Nepal. Data collected along predetermined themes was analysed using Atlas ti software in Uganda and QSR Nvivo 10 in Liberia and Nepal RESULTS: Individual's beliefs guide the paths they take when accessing care. Unlike other studies done in this area, majority of the study participants reported the hospital as their main source of care. Whereas traditional healers lie last in the hierarchy in Liberia and Nepal, they come after the hospital as a care option in Uganda. Systemic barriers such as: lack of psychotropic medicines, inadequate mental health specialists and services and negative attitudes of health care workers, family related and community related barriers were reported. CONCLUSION: Access to mental health care services by persons living with severe mental disorders and epilepsy remains low in these three post conflict countries. The reasons contributing to it are multi-faceted ranging from systemic, familial, community and individual. It is imperative that policies and programming address: negative attitudes and stigma from health care workers and community, regular provision of medicines and other supplies, enhancement of health care workers skills. Ultimately reducing the accessibility gap will also require use of expert clients and families to strengthen the treatment coalition.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».