The Systematic Medical Appraisal, Referral and Treatment (SMART) Mental Health Project: Development and Testing of Electronic Decision Support System and Formative Research to Understand Perceptions about Mental Health in Rural India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Common mental disorders (CMD) such as depression, suicidal risk and emotional/medically unexplained complaints affect a large number of people in India, but few receive appropriate care. Key reasons for this include few trained mental health professionals and stigma associated with mental health. A potential approach to address poor access to care is by training village healthcare workers in providing basic mental health care, and harnessing India's vast mobile network to support such workers using mobile-based applications. We propose an intervention to implement such an approach that incorporates the use of mobile-based electronic decision support systems (EDSS) to provide mental health services for CMD, combined with a community-based anti-stigma campaign. This will be implemented and evaluated across 42 villages in Andhra Pradesh, a south Indian state. This paper discusses the development and testing of the EDSS, and the formative research that informed the anti-stigma campaign. MATERIALS AND METHODS: The development of the EDSS used an iterative process that was validated against clinical diagnosis. A mixed methods approach tested the user acceptability of the EDSS. Focus group discussions and in-depth interviews provided community-level perceptions about mental health. This study involved 3 villages and one primary health centre. RESULTS: The EDSS application was found to be acceptable, but some modifications were needed. The community lacked adequate knowledge about CMD and its treatment and there was stigma associated with mental illness. Faith and traditional healers were considered to be important mental health service providers. DISCUSSION: A number of barriers and facilitators were identified in implementing the intervention analysed in a framework using Andersen's behavioural model of health services use. CONCLUSION: The findings assisted with refining the intervention prior to large-scale implementation and evaluation.
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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 | 0,130 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».