Using technology to scale-up training and supervision of community health workers in the psychosocial management of perinatal depression: a non-inferiority, randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background. The Thinking Healthy Programme (THP) is an evidence-based psychological intervention endorsed by the World Health Organization, tailored for non-specialist health workers in low- and middle-income countries. However, training and supervision of large numbers of health workers is a major challenge for the scale-up of THP. We developed a ‘Technology-Assisted Cascaded Training and Supervision system’ (TACTS) for THP consisting of a training application and cascaded supervision delivered from a distance. Methods. A single-blind, non-inferiority, randomized controlled trial was conducted in District Swat, a post-conflict area of North Pakistan. Eighty community health workers (called Lady Health Workers or LHWs) were randomly assigned to either TACTS or conventional face-to-face training and supervision by a specialist. Competence of LHWs in delivering THP post-training was assessed by independent observers rating a therapeutic session using a standardized measure, the ‘Enhancing Assessment of Common Therapeutic factors’ (ENACT), immediately post-training and after 3 months. ENACT uses a Likert scale to score an observed interaction on 18 dimensions, with a total score of 54, and a higher score indicating greater competence. Results. Results indicated no significant differences between health workers trained using TACTS and supervised from distance v. those trained and supervised by a specialist face-to-face ( mean ENACT score M = 24.97, s.d. = 5.95 v . M = 27.27, s.d. = 5.60, p = 0.079, 95% CI 4.87–0.27) and at 3 months follow-up assessment ( M = 44.48, s.d. = 3.97 v . M = 43.63, s.d. = 6.34, p = 0.53, CI −1.88 to 3.59). Conclusions. TACTS can provide a promising tool for training and supervision of front-line workers in areas where there is a shortage of specialist trainers and supervisors.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».