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Enregistrement W2810022433 · doi:10.1186/s13012-018-0785-y

Contextualization of psychological treatments for government health systems in low-resource settings: group interpersonal psychotherapy for caregivers of children with nodding syndrome in Uganda

2018· article· en· W2810022433 sur OpenAlexfundno aff
Byamah Brian Mutamba, Brandon A. Kohrt, James Okello, Janet Nakigudde, Bernard Opar, Seggane Musisi, William Bazeyo, Joop de Jong

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthMinistry of Health, UgandaGrand Challenges Canada
Mots-clésGovernment (linguistics)Public healthMedicineNursingDocumentationMedical educationContextualizationHealth administrationHealth services researchInterpersonal communicationFormative assessmentPsychologySocial psychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence for the effectiveness of psychological treatments in low- and middle-income countries is increasing. However, there is a lack of systematic approaches to guide implementation in government health systems. The objective of this study was to address this gap by employing the Replicating Effective Programs (REP) framework to guide contextualization of a psychological treatment in the Uganda public health system for caregivers of children affected by nodding syndrome, a neuropsychiatric disorder endemic to Sub-Saharan Africa associated with high morbidity and disability. METHODS: To contextualize a psychological treatment, we followed the four components of the REP framework: pre-conditions, pre-implementation, implementation, and maintenance and evolution. A three-step process involved reviewing health services available for nodding syndrome-affected families and current evidence for psychological treatments, qualitative formative research, and analysis and documentation of implementation activities. Stakeholders included members of affected communities, health care workers, therapists, local government leaders, and Ministry of Health officials. Detailed written, audio, and video documentation of the implementation activities was used for content analysis. RESULTS: During the pre-condition component of REP, we selected group interpersonal therapy (IPT-G) because of its feasibility, acceptability, effectiveness in the local setting, and availability of locally developed training materials. During the pre-implementation component, we adapted the training, logistics, and technical assistance strategies in conjunction with government and stakeholder working groups. Adaptations included content modification based on qualitative research with caregivers of children with nodding syndrome. During the implementation component, training was shortened for feasibility with government health workers. Peer-to-peer supervision was selected as a sustainable quality assurance method. IPT-G delivered by community health workers was evaluated for fidelity, patient outcomes, and other process-level variables. More than 90% of beneficiaries completed the treatment program, which was effective in reducing caregiver and child mental health problems. With the Ministry of Health, we conducted preparatory activities for the maintenance and evolution component for scale-up throughout the country. CONCLUSIONS: The REP framework provides a systematic approach to guide contextualization of psychological treatments for delivery in low-resource public health systems. Specific recommendations are provided for REP's application in global mental health. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN11382067 ; 08/06/2016; retrospectively registered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,412 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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