Economic burden of caregiving for persons with severe mental illness in sub-Saharan Africa: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past two decades, the focus of mental health care has shifted from institutionalisation to community-based programs and short hospital stays. This change means that there is an increased role for caregivers, mostly family members, in managing persons with mental illness. Although there is evidence to support the benefits of deinstitutionalisation of mental health care, there are also indications of substantial burden experienced by caregivers; the evidence of which is limited in sub-Saharan Africa. However, knowledge of the nature and extent of this burden can inform the planning of mental health services that will not only benefit patients, but also caregivers and households. OBJECTIVE: To systematically review the available evidence on the economic burden of severe mental illness on primary family caregivers in sub-Saharan Africa. METHODS: A comprehensive search was conducted in Pubmed, CINAHL, Econlit and Web of Science with no date limitations up to September 2016 using keywords such as "burden", "cost of illness" and "economic burden" to identify relevant published literature. Articles were appraised using a standardised data extraction tool covering themes such as physical, psychological and socioeconomic burden. RESULTS: Seven papers were included in the review. Caregivers were mostly family members with a mean age of 46.34, female and unemployed. Five out of seven studies (71%) estimated the full economic burden of severe mental illness on caregivers. The remainder of studies just described the caregiver burden. All seven papers reported moderate to severe caregiver burden characterised by financial constraint, productivity loss and lost employment. The caregiver's level of income and employment status, severity of patient's condition and duration of mental illness were reported to negatively affect the economic burden experienced by caregivers. CONCLUSION: There is paucity of studies reporting the burden of severe mental illness on caregivers in sub-Saharan Africa. Further research is needed to present the nature and extent of this burden to inform service planning and policymaking.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».