Longitudinal assessment of an anti-stigma campaign related to common mental disorders in rural India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stigma related to mental health and lack of trained mental health professionals is a major cause for an increased treatment gap, particularly in rural India. The Systematic Medical Appraisal, Referral and Treatment (SMART) Mental Health project delivered a complex intervention involving task sharing, an anti-stigma campaign and use of technology-based, decision-support tools to empower primary care workers to identify and manage depression, anxiety, stress and suicide risk.AimsThe aim of this article is to report changes in stigma perceptions over three time points in the rural communities where the anti-stigma campaign was conducted. METHOD: A multimedia-based anti-stigma campaign was conducted over a 3-month period in the West Godavari district of Andhra Pradesh, India. Following that, the primary care-based mental health service was delivered for 1 year. The anti-stigma campaign was evaluated in two villages and data were captured at three time points over a 24-month period (N = 1417): before and after delivery of the campaign and after completion of the health services delivery intervention. Standardised tools captured data on knowledge, attitude and behaviour towards mental health as well as perceptions related to help seeking for mental illnesses. RESULTS: Most knowledge, attitude and behaviour scores improved over the three time points. Overall mean scores on stigma perceptions related to help seeking improved by -0.375 (minimum/maximum of -2.7/2.4, s.d. 0.519, P < 0.001) during this time. Loss to follow-up was 10%. CONCLUSIONS: The data highlight the positive effects of an anti-stigma campaign over a 2-year period.Declaration of interestNone.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».