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Enregistrement W2982518595 · doi:10.1186/s12888-019-2281-6

The psychosis treatment gap and its consequences in rural Ethiopia

2019· article· en· W2982518595 sur OpenAlexaff
Abebaw Fekadu, Girmay Medhin, Crick Lund, Mary Bachman DeSilva, Medhin Selamu, Atalay Alem, Laura Asher, Rahel Birhane, Vikram Patel, Maji Hailemariam, Teshome Shibre, Graham Thornicroft, Martin Prince, Charlotte Hanlon

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK Government
Mots-clésMental healthMental health carePsychiatryPopulationPsychosisMedicinePsychologyHealth careNursingEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The "treatment gap" (TG) for mental disorders, widely advocated by the WHO in low-and middle-income countries, is an important indicator of the extent to which a health system fails to meet the care needs of people with mental disorder at the population level. While there is limited research on the TG in these countries, there is even a greater paucity of studies looking at TG beyond a unidimensional understanding. This study explores several dimensions of the TG construct for people with psychosis in Sodo, a rural district in Ethiopia, and its implications for building a more holistic capacity for mental health services. METHOD: The study was a cross-sectional survey of 300 adult participants with psychosis identified through community-based case detection and confirmed through subsequent structured clinical evaluations. The Butajira Treatment Gap Questionnaire (TGQ), a new customised tool with 83 items developed by the Ethiopia research team, was administered to evaluate several TG dimensions (access, adequacy and effectiveness of treatment, and impact/consequence of the treatment gap) across a range of provider types corresponding with the WHO pyramid service framework. RESULTS: Lifetime and current access gap for biomedical care were 41.8 and 59.9% respectively while the corresponding figures for faith and traditional healing (FTH) were 15.1 and 45.2%. Of those who had received biomedical care for their current episode, 71.7% did not receive minimally adequate care. Support from the community and non-governmental organisations (NGOs) were negligible. Those with education (Adj. OR: 2.1; 95% CI: 1.2, 3.8) and history of use of FTH (Adj. OR: 3.2; 95% CI: 1.9-5.4) were more likely to use biomedical care. Inadequate biomedical care was associated with increased lifetime risk of adverse experiences, such as history of restraint, homelessness, accidents and assaults. CONCLUSION: This is the first study of its kind. Viewing TG not as a unidimensional, but as a complex, multi-dimensional construct, offers a more realistic and holistic understanding of health beliefs, help-seeking behaviors, and need for care. The reconceptualized multidimensional TG construct could assist mental health services capacity building advocacy and policy efforts and allow community and NGOs play a larger role in supporting mental healthcare.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations73
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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