“We find what we look for, and we look for what we know”: factors interacting with a mental health training program to influence its expected outcomes in Tunisia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care physicians (PCPs) working in mental health care in Tunisia often lack knowledge and skills needed to adequately address mental health-related issues. To address these lacunas, a training based on the Mental Health Gap Action Programme (mhGAP) Intervention Guide (IG) was offered to PCPs working in the Greater Tunis area between February and April 2016. While the mhGAP-IG has been used extensively in low- and middle-income countries (LMICs) to help build non-specialists' mental health capacity, little research has focused on how contextual factors interact with the implemented training program to influence its expected outcomes. This paper's objective is to fill that lack. METHODS: We conducted a case study with a purposeful sample of 18 trained PCPs. Data was collected by semi-structured interviews between March and April 2016. Qualitative data was analyzed using thematic analysis. RESULTS: Participants identified more barriers than facilitators when describing contextual factors influencing the mhGAP-based training's expected outcomes. Barriers were regrouped into five categories: structural factors (e.g., policies, social context, local workforce development, and physical aspects of the environment), organizational factors (e.g., logistical issues for the provision of care and collaboration within and across healthcare organizations), provider factors (e.g., previous mental health experience and personal characteristics), patient factors (e.g., beliefs about the health system and healthcare professionals, and motivation to seek care), and innovation factors (e.g., training characteristics). These contextual factors interacted with the implemented training to influence knowledge about pharmacological treatments and symptoms of mental illness, confidence in providing treatment, negative beliefs about certain mental health conditions, and the understanding of the role of PCPs in mental health care delivery. In addition, post-training, participants still felt uncomfortable with certain aspects of treatment and the management of some mental health conditions. CONCLUSIONS: Findings highlight the complexity of implementing a mhGAP-based training given its interaction with contextual factors to influence the attainment of expected outcomes. Results may be used to tailor structural, organizational, provider, patient, and innovation factors prior to future implementations of the mhGAP-based training in Tunisia. Findings may also be used by decision-makers interested in implementing the mhGAP-IG training in other LMICs.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».