Operational challenges in conducting a community-based technology-enabled mental health services delivery model for rural India: Experiences from the SMART Mental Health Project
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> There are large gaps in the delivery of mental health care in low- and middle-income countries such as India, and the problems are even more acute in rural settings due to lack of resources, remoteness, and lack of infrastructure, amongst other factors. The Systematic Medical Appraisal Referral and Treatment (SMART) Mental Health Project was conceived as a mental health services delivery model using technology-based solutions for rural India. This paper reports on the operational strategies used to facilitate the implementation of the intervention. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Method:</ns4:bold> Key components of the SMART Mental Health Project included delivering an anti-stigma campaign, training of primary health workers in screening, diagnosing and managing stress, depression and increased suicide risk and task sharing of responsibilities in delivering care; and using mobile technology based electronic decision support systems to support delivery of algorithm based care for such disorders. The intervention was conducted in 42 villages across two sites in the state of Andhra Pradesh in south India. A pre-post mixed methods evaluation was done, and in this paper operational challenges are reported. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Both quantitative and qualitative results from the evaluation from one site covering about 5000 adults showed that the intervention was feasible and acceptable, and initial results indicated that it was beneficial in increasing access to mental health care and reducing depression and anxiety symptoms. A number of strategies were initiated in response to operational challenges to ensure smoother conduct of the project and facilitated the project to be delivered as envisaged. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> The operational strategies initiated for this project were successful in ensuring the delivery of the intervention. Those, coupled with other more systematic processes have informed the researchers to understand key processes that need to be in place to develop a more robust study, that could eventually be scaled up. </ns4:p>
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».