Evaluation of an anti-stigma campaign related to common mental disorders in rural India: a mixed methods approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stigma related to mental health is a major barrier to help-seeking resulting in a large treatment gap in low- and middle-income countries (LMIC). This study assessed changes in knowledge, attitude and behaviour, and stigma related to help-seeking among participants exposed to an anti-stigma campaign. METHOD: The campaign, using multi-media interventions, was part of the SMART Mental Health Project, conducted for 3 months, across 42 villages in rural Andhra Pradesh, in South India. Mixed-methods evaluation was conducted in two villages using a pre-post design. RESULTS: A total of 1576 and 2100 participants were interviewed, at pre- and post-intervention phases of the campaign. Knowledge was not increased. Attitudes and behaviours improved significantly (p < 0.01). Stigma related to help-seeking reduced significantly (p < 0.05). Social contact and drama were the most beneficial interventions identified during qualitative interviews. CONCLUSION: The results showed that the campaign was beneficial and led to improvement of attitude and behaviours related to mental health and reduction in stigma related to help-seeking. Social contact was the most effective intervention. The study had implications for future research in LMIC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».