Addressing culture and context in humanitarian response: preparing desk reviews to inform mental health and psychosocial support
Notice bibliographique
Résumé
Delivery of effective mental health and psychosocial support programs requires knowledge of existing health systems and socio-cultural context. To respond rapidly to humanitarian emergencies, international organizations often seek to design programs according to international guidelines and mobilize external human resources to manage and deliver programs. Familiarizing international humanitarian practitioners with local culture and contextualizing programs is essential to minimize risk of harm, maximize benefit, and optimize efficient use of resources. Timely literature reviews on traditional health practices, cultural beliefs and attitudes toward mental health and illness, local health care systems and previous experiences with humanitarian interventions can provide international practitioners with crucial background information to improve their capacity to work efficiently and with maximum benefit. In this paper, we draw on experience implementing desk review guidance from the World Health Organization (WHO) and UNHCR, the United Nations Refugee Agency (2012) in four diverse humanitarian crises (earthquakes in Haiti and Nepal; forced displacement among Syrians and Congolese). We discuss critical parameters for the design and implementation of desk reviews, and discuss current challenges and future directions to improve mental health care and psychosocial support in humanitarian emergencies.
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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 | 0,136 | 0,385 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».