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Enregistrement W2946019115 · doi:10.1017/gmh.2019.7

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

2019· article· en· W2946019115 sur OpenAlexfundno aff
Atıf Rahman, Parveen Akhtar, Syed Usman Hamdani, Najia Atif, Huma Nazir, Iftikhar Uddin, Anum Nisar, Zille Huma, Joanna Maselko, Siham Sikander, Shamsa Zafar

Notice bibliographique

RevueCambridge Prisms Global Mental Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentGovernment of Canada
Mots-clésCompetence (human resources)PsychosocialRandomized controlled trialPsychologyLikert scaleRating scaleNursingMedicinePsychiatrySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations99
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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