Pilot towards developing a school mental health service: Experiences and lessons learnt in implementing Kenya integrated intervention model for dialogue and screening to promote children's mental well‐being
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper aims at documenting the process of implementing "Kenya Integrated intervention model for Dialogue and Screening to promote children's mental wellbeing (KIDS)", with emphasis on activities, experiences, challenges and lessons learnt through the process that can inform improvement in Kenya and other social-economically and culturally similar settings. METHODS: KIDS aimed at providing early and integrated culturally acceptable intervention to promote child mental health in 6 to 13 year olds, targeting 5429 children in 24 schools. It was a pilot study conducted in 2 administrative counties in Kenya (Machakos and Makueni). The main goal of this study was to test the efficacy and feasibility of the proposed model that incorporated several significant stakeholders. RESULTS: The implementation of KIDS was grouped into 6 stepwise and 2 ongoing processes: (1) Stakeholder engagement and collaboration; (2) Selecting, adapting, translating, piloting and adopting the study tools; (3) Conducting Participatory Theory of Change (ToC); (4) Building the capacity of the key implementing partners; (5) Community awareness and psycho-education, (6) Using school-based life skills and peer clubs counselling to provide psychosocial support; (7) Ongoing monitoring, supervision and quality assurance and (8) Ongoing knowledge exchange and dissemination. Specific logistical challenges and possible solutions for future school mental health services are also stated in this article. CONCLUSION: KIDS is a feasible model for school mental health service programme in Kenya but there are challenges which provide innovative opportunities for better designed school mental health services programme.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».