Systematic evaluation of the QualityRights programme in public mental health facilities in Gujarat, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recognising the significant extent of poor-quality care and human rights issues in mental health, the World Health Organization launched the QualityRights initiative in 2013 as a practical tool for implementing human rights standards including the United Nations Convention on Rights of Persons with Disabilities (CRPD) at the ground level. AIMS: To describe the first large-scale implementation and evaluation of QualityRights as a scalable human rights-based approach in public mental health services in Gujarat, India. METHOD: This is a pragmatic trial involving implementation of QualityRights at six public mental health services chosen by the Government of Gujarat. For comparison, we identified three other public mental health services in Gujarat that did not receive the QualityRights intervention. RESULTS: Over a 12-month period, the quality of services provided by those services receiving the QualityRights intervention improved significantly. Staff in these services showed substantially improved attitudes towards service users (effect sizes 0.50-0.17), and service users reported feeling significantly more empowered (effect size 0.07) and satisfied with the services offered (effect size 0.09). Caregivers at the intervention services also reported a moderately reduced burden of care (effect size 0.15). CONCLUSIONS: To date, some countries are hesitant to reforming mental health services in line with the CRPD, which is partially attributable to a lack of knowledge and understanding about how this can be achieved. This evaluation shows that QualityRights can be effectively implemented even in resource-constrained settings and has a significant impact on the quality of mental health services.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».