Conceptualizing depression in Vietnam: Primary health care providers’ explanatory models of depression
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this qualitative study was to elicit the explanatory models (EMs) of primary healthcare providers (PHPs) in Vietnam in order to (a) understand if and how the concept of depression is understood in Vietnam from the perspective of nonspecialist providers and community members, and (b) to inform the process of introducing services for depression in primary care in Vietnam. We conducted semistructured interviews with 30 PHPs in one rural and one urban district of Hanoi, Vietnam in 2014. We found that although PHPs possess low levels of formal knowledge about depression, they provide consistent accounts of its symptoms and aetiology among their patient population, suggesting that depression is a relevant concept in Vietnam. PHPs describe a predominantly psychosocial understanding of depression, with little mention of either affective symptoms or neurological aetiology. This implies that, with enhanced training, psychosocial approaches to depression care would be appropriate and acceptable in this context. Distinctions were identified between rural and urban populations in both understandings of depression and help-seeking, suggesting that enhanced services should account for the diversity of the Vietnamese context. Alcohol misuse among men emerged as a considerable concern, both in relation to depression and as stand-alone issue facing Vietnamese communities, indicating the need for further research in this area. Low help-seeking for depression in primary care implies the need for enhanced community outreach. The results of this study demonstrate the value of eliciting EMs to inform planning for enhanced mental health service delivery in a global context.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».