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Enregistrement W2898085534 · doi:10.1186/s13033-018-0243-x

Mental health knowledge, attitudes, and self-efficacy among primary care physicians working in the Greater Tunis area of Tunisia

2018· article· en· W2898085534 sur OpenAlexafffund
Jessica Spagnolo, François Champagne, Nicole Leduc, Michèle Rivard, Myra Piat, Marc Laporta, Wahid Melki, Fatma Charfi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéMitacs
Mots-clésHealth administrationPrimary careMental healthFamily medicinePrimary health careMedicinePublic healthMental health careNursingPsychologyPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-specialists’ involvement in mental health care is encouraged in the field of global mental health to address the treatment gap caused by mental illness, especially in low- and middle-income countries. While primary care physicians (PCPs) are involved in mental health care in Tunisia, a lower-middle-income country in North Africa, it is unclear to what extent they are prepared and willing to address mental health problems, substance use disorders, and suicide/self-harm. In this context, we aim (1) to report on mental health knowledge, attitudes, and self-efficacy among a sample of PCPs working in the Greater Tunis area, prior to the implementation of a mental health training program developed by the World Health Organization ; and (2) to identify what characteristics are associated with these competencies. In total, 112 PCPs completed questionnaires related to their socio-demographic and practice characteristics, as well as their mental health knowledge, attitudes, and self-efficacy. Descriptive analyses and regression models were performed. PCPs had more knowledge about depression, symptoms related to psychosis, and best practices after a suicide attempt; had favourable attitudes about distinctions between physical and mental health, learning about mental health, and the acceptance of colleagues with mental health issues; and believed most in their capabilities related to depression and anxiety. However, most PCPs had less knowledge about substance use disorders and myths about suicide attempts; had unfavorable attitudes about the dangerousness of people with mental health problems, personal disclosure of mental illness, non-specialists’ role in assessing mental health problems, and personal recovery; and believed the least in their capabilities related to substance use disorders, suicide/self-harm, and psychosis. Participation in previous mental health training, weekly hours (and weekly hours dedicated to mental health), weekly provision of psychoeducation, and certain work locations were associated with better mental health competencies, whereas mental health knowledge was negatively associated with weekly referrals to specialized services. Findings suggest that PCPs in our sample engage in mental health care, but with some gaps in competencies. Mental health training and increased interactions/involvement with people consulting for mental health issues may help further develop non-specialists’ mental health competencies, and integrate mental health into primary care settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,349 · 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 tête enseignante, 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

Citations63
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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