A Model of Mental Health Care Involving Trained Lay Health Workers for Treatment of Major Mental Disorders Among Youth in a Conflict-Ridden, Low-Middle Income Environment: Part I Adaptation and Implementation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In low- and middle-income countries (LMIC), major mental disorders often remain untreated because of barriers related to access and resources. In rural areas and in conflict-ridden regions, the problem can be exacerbated by increased rates of mental illness and by reduced access to care. This paper describes a project designed to provide mental health services for major mental disorders among youth using a low-cost model in a rural district of the troubled Kashmir valley. METHODS: We describe the geographic and political context, the guiding principles and adaptation of the service model (through partnership with a voluntary organization and use of technology), and the implementation of the model using Theory of Change framework. The core of the intervention was to train a pool of lay health workers (LHWs) to provide mental health services to young (aged 14-30 years) people with major mental disorders in their own communities, supported by clinical professionals. RESULTS: Despite political turmoil and major floods, 40 (male and female) LHWs were trained. The LHWs efficiently engaged in case identification, basic interventions, and data collection on outcomes. Several different stakeholders were engaged in activities relevant to the objectives of the project; however, the use of technologies was moderated by several challenges, including access to internet services and patient preference for personal contact. CONCLUSIONS: This service model is applicable in an environment where protracted political and armed conflict, low resources, and geographical isolation make exclusive reliance on scarce professional services impractical.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».