Promoting wellbeing and improving access to mental health care through community champions in rural India: the Atmiyata intervention approach
Notice bibliographique
Résumé
There are limited accounts of community-based interventions for reducing distress or providing support for people with common mental disorders (CMDs) in low and middle-income countries. The recently implemented Atmiyata programme is one such community-based mental health intervention focused on promoting wellness and reducing distress through community volunteers in a rural area in the state of Maharashtra, India. This case study describes the content and the process of implementation of Atmiyata and how community volunteers were trained to become Atmiyata champions and mitras (friends). The Atmiyata programme trained Atmiyata champions to provide support and basic counselling to community members with common mental health disorders, facilitate access to mental health care and social benefits, improve community awareness of mental health issues, and to promote well-being. Challenges to implementation included logistical challenges (difficult terrain and weather conditions at the implementation site), content-related challenges (securing social welfare benefits for people with CMDs), and partnership challenges (turnover of public health workers involved in referral chain, resistance from public sector mental health specialists). The case study serves as an example for how such a model can be sustained over time at low cost. The next steps of the programme include evaluation of the impact of the Atmiyata intervention through a pre-post study and adapting the intervention for further scale-up in other settings in India.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».