Feasibility of WHO mhGAP-intervention guide in reducing experienced discrimination in people with mental disorders: a pilot study in a rural Kenyan setting
Notice bibliographique
Résumé
AimsStigma can have a negative impact on help-seeking behaviour, treatment adherence and recovery of people with mental disorders. This study aimed to determine the feasibility of the WHO Mental Health Treatment Gap Interventions Guidelines (mhGAP-IG) to reduce stigma in face-to-face contacts during interventions for specific DSM-IV/ICD 10 diagnoses over a 6-month period. METHODS: This study was conducted in 20 health facilities across Makueni County in southeast Kenya which has one of the poorest economies in the country and has no psychiatrist or clinical psychologist. We recruited 2305 participants from the health facilities catchment areas that had already been exposed to community mental health services. We measured stigma using DISC-12 at baseline, followed by training to the health professionals on intervention using the WHO mhGAP-IG and then conducted a follow-up DISC-12 assessment after 6 months. Proper management of the patients by the trained professionals would contribute to the reduction of stigma in the patients. RESULTS: There was 59.5% follow-up at 6 months. Overall, there was a significant decline in 'reported/experienced discrimination' following the interventions. A multivariate linear mixed model regression indicated that better outcomes of 'unfair treatment' scores were associated with: being married, low education, being young, being self-employed, higher wealth index and being diagnosed with depression. For 'stopping self' domain, better outcomes were associated with being female, married, employed, young, lower wealth index and a depression diagnosis. In regards to 'overcoming stigma' domain; being male, being educated, employed, higher wealth index and being diagnosed with depression was associated with better outcomes. CONCLUSIONS: The statistically significant (p < 0.05) reduction of discrimination following the interventions by trained health professionals suggest that the mhGAP-IG may be a useful tool for reduction of discrimination in rural settings in low-income countries.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».