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Enregistrement W3010182988 · doi:10.1186/s13033-020-00343-0

What about lay counselors’ experiences of task-shifting mental health interventions? Example from a family-based intervention in Kenya

2020· article· en· W3010182988 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan T. Wall, Bonnie N. Kaiser, Elsa Friis, David Ayuku, Eve S. Puffer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQuality Enhancement Research InitiativeNational Institute of Mental HealthDuke Global Health Institute, Duke UniversityJosiah Charles Trent Memorial FoundationWashington University in St. LouisGrand Challenges CanadaU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésThematic analysisPsychological interventionMental healthFocus groupPsychologyBurnoutNursingApplied psychologyQualitative researchMedicineClinical psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A key focus of health systems strengthening in low- and middle-income countries is increasing reach and access through task-shifting. As such models become more common, it is critical to understand the experiences of lay providers because they are on the forefront for delivering care services. A greater understanding would improve lay provider support and help them provide high-quality care. This is especially the case for those providing mental health services, as providing psychological care may pose unique stressors. We sought to understand experiences of lay counselors, focusing on identity, motivation, self-efficacy, stress, and burnout. The goal was to understand how taking on a new provider role influences their lives beyond simply assuming a new task, which would in turn help identify actionable steps to improve interventions with task-shifting components. METHODS: Semi-structured interviews (n = 20) and focus group discussions (n = 3) were conducted with three lay counselor groups with varying levels of experience delivering a community-based family therapy intervention in Eldoret, Kenya. Thematic analysis was conducted, including intercoder reliability checks. A Stress Map was created to visualize stress profiles using free-listing and pile-sorting data collected during interviews and focus group discussions. RESULTS: Counselors described high intrinsic motivation to become counselors and high self-efficacy after training. They reported positive experiences in the counselor role, with new skills improving their counseling and personal lives. As challenges arose, including client engagement difficulties and balancing many responsibilities, stress and burnout increased, dampening motivation and self-efficacy. In response, counselors described coping strategies, including seeking peer and supervisor support, that restored their motivation to persevere. At case completion, they again experienced high self-efficacy and a desire to continue. CONCLUSIONS: Findings informed suggestions for ways to incorporate support for lay providers into task-shifting interventions at initiation, during training, and throughout implementation. These include acknowledging and preparing counselors for challenges during training, increasing explicit attention to counselor stress in supervision, fostering peer support among lay providers, and ensuring a fair balance between workload and compensation. Improving and building an evidence base around practices for supporting lay providers will improve the effectiveness and sustainability of lay provider-delivered interventions.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeQualitatif
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

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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