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Enregistrement W2737503284 · doi:10.1186/s12913-017-2447-1

Health system preparedness for integration of mental health services in rural Liberia

2017· article· en· W2737503284 sur OpenAlexfundno aff
Wilfred Gwaikolo, Brandon A. Kohrt, Janice L. Cooper

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaCarter Center
Mots-clésMental healthMedicineNursingPublic healthHealth informaticsHealth administrationHealth carePreparednessFocus groupNursing researchHealth policyHealth services researchPsychiatryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are increasing efforts and attention focused on the delivery of mental health services in primary care in low resource settings (e.g., mental health Gap Action Programme, mhGAP). However, less attention is devoted to systematic approaches that identify and address barriers to the development and uptake of mental health services within primary care in low-resource settings. Our objective was to prepare for optimal uptake by identifying barriers in rural Liberia. The country's need for mental health services is compounded by a 14-year history of political violence and the largest Ebola virus disease outbreak in history. Both events have immediate and lasting mental health effects. METHODS: A mixed-methods approach was employed, consisting of qualitative interviews with 22 key informants and six focus group discussions. Additional qualitative data as well as quantitative data were collected through semi-structured assessments of 19 rural primary care health facilities. Data were collected from March 2013 to March 2014. RESULTS: Potential barriers to development and uptake of mental health services included lack of mental health knowledge among primary health care staff; high workload for primary health care workers precluding addition of mental health responsibilities; lack of mental health drugs; poor physical infrastructure of health facilities including lack of space for confidential consultation; poor communication support including lack of electricity and mobile phone networks that prevent referrals and phone consultation with supervisors; absence of transportation for patients to facilitate referrals; negative attitudes and stigma towards people with severe mental disorders and their family members; and stigma against mental health workers. CONCLUSIONS: To develop and facilitate effective primary care mental health services in a post-conflict, low resource setting will require (1) addressing the knowledge and clinical skills gap in the primary care workforce; (2) improving physical infrastructure of health facilities at care delivery points; and (3) implementing concurrent interventions designed to improve attitudes towards people with mental illness, their family members and mental health care providers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,423 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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