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 distancev.those trained and supervised by a specialist face-to-face (mean ENACT score M = 24.97,s.d. = 5.95v.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. = 3.97v.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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».