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Enregistrement W3012764582 · doi:10.1186/s13063-020-4133-6

Atmiyata, a community-led intervention to address common mental disorders: Study protocol for a stepped wedge cluster randomized controlled trial in rural Gujarat, India

2020· article· en· W3012764582 sur OpenAlexfundno aff
Kaustubh Joag, Jasmine Kalha, Deepa Pandit, Susmita Chatterjee, Sadhvi Krishnamoorthy, Laura Shields‐Zeeman, Soumitra Pathare

Notice bibliographique

RevueTrials · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges Canada
Mots-clésMedicineMental healthGeneral Health QuestionnairePsychological interventionCluster randomised controlled trialRandomized controlled trialIntervention (counseling)AnxietyPatient Health QuestionnaireQuality of life (healthcare)PsychiatryDepressive symptomsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While lay-health worker models for mental health care have proven to be effective in controlled trials, there is limited evidence on the effectiveness and scalability of these models in rural communities in low- and middle-income countries (LMICs). Atmiyata is a rural community-led intervention using local community volunteers, called Champions, to identify and provide a package of community-based interventions for mental health, including evidence-based counseling for persons with common mental disorders (CMD). METHODS: The impact of the Atmiyata intervention is evaluated through a stepped wedge cluster randomized controlled trial (SW-CRCT) with a nested economic evaluation. The trial is implemented across 10 sub-blocks (645 villages) in Mehsana district in the state of Gujarat, with a catchment area of 1.52 million rural adults. There are 56 primary health centers (PHCs) in Mehsana district and villages covered under these PHCs are equally divided into four groups of clusters of 14 PHCs each. The intervention is rolled out in a staggered manner in these groups of villages at an interval of 5 months. The primary outcome is symptomatic improvement measured through the GHQ-12 at a 3-month follow-up. Secondary outcomes include: quality of life using the EURO-QoL (EQ- 5D), symptom improvement measured by the Self-Reporting Questionnaire-20 (SRQ-20), functioning using the World Health Organization's Disability Assessment Scale (WHO-DAS-12), depression symptoms using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), anxiety symptoms using Generalized Anxiety Disorder Questionnaire (GAD-7), and social participation using the Social Participation Scale (SPS). Generalized linear mixed effects model is employed for binary outcomes and linear mixed effects model for continuous outcomes. A Return on Investment (ROI) analysis of the intervention will be conducted to understand whether the intervention generates any return on financial investments made into the project. DISCUSSION: Stepped wedge designs are increasingly used a design to evaluate the real-life effectiveness of interventions. To the best of our knowledge, this is the first SW-CRCT in a low- and middle-income country evaluating the impact of the implementation of a community mental health intervention. The results of this study will contribute to the evidence on scaling-up lay health worker models for mental health interventions and contribute to the SW-CRCT literature in low- and middle-income countries. TRIAL REGISTRATION: The trial is registered prospectively with the Clinical Trial Registry in India and the Clinical Trial Registry number- CTRI/2017/03/008139. URL http://ctri.nic.in/Clinicaltrials/regtrial.php?modid=1&compid=19&EncHid=70845.17209. Date of registration- 20/03/2017.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,354 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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