A step-wise community engagement and capacity building model prior to implementation of mhGAP-IG in a low- and middle-income country: a case study of Makueni County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Health Organization developed the Mental Health Gap Action Programme Intervention Guide (mhGAP-IG) as guidelines for innovative utilization of available resources in low- and middle-income countries (LMICs) in order to accelerate the reduction of the mental health treatment gap. The mhGAP-IG calls for each country to contextualize the guide to their social, cultural and economic context. The objective of this paper is to describe a model for a stepwise approach for implementation of mhGAP-IG in a rural Kenyan setting using existing formal and informal community resources and health systems. METHODS: We conducted an analysis of mental health services in Makueni County, one of the 47 counties in Kenya, in order to understand the existing gaps and opportunities in a low-resource setting. We conducted stakeholder analysis and engagement through interactive dialogue in order for them to appreciate the importance of mental health to their communities. Through the process of participatory Theory of Change, the stakeholders gave their input on the process between the initiation and the end of the process for community mental health development, with the aim of achieving buy-in and collective ownership of the whole process. We adapted the mhGAP-IG to the local context and trained local human resources in skills necessary for the implementation of mhGAP-IG and for monitoring and evaluating the process using instruments with good psychometric properties that have been used in LMICs. RESULTS: We were able to demonstrate the feasibility of implementing the mhGAP-IG using existing and trained community human resources using a multi-stakeholder approach. We further demonstrated the feasibility to transit seamlessly from research to policy and practice uptake using our approach. CONCLUSIONS: An inclusive model for low resource settings is feasible and has the potential to bridge the gap between research, policy and practice. A major limitation of our study is that we did not engage a health economist from the beginning in order to determine the cost-effectiveness of our proposed model, occasioned by lack of resources to hire a suitable one.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».