Feasibility study on the <scp>mhGAP‐IG</scp> as a tool to enhance parental awareness of symptoms of mental disorders in lower primary (6‐10 year old) school‐going children: Towards inclusive child mental health services in a Kenyan setting
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: (1) To determine the feasibility of involving parents as key partners in school mental health activities; (2) to determine whether educating parents on mental health treatment Gap Intervention Guideline (mhGAP-IG) section on children leads to enhanced parent perception of mental health symptoms in their children; and (3) to determine context appropriate social demographic predictors of the parental awareness following the psychoeducation using the mhGAP-IG children version. METHODS: Consenting parents completed the Child Behaviour Checklist (CBCL) and the Brief Problem Monitor for Parents (BPM-P) about their children at baseline and at 6 months post-baseline respectively. Immediately after post-baseline, they received psychoeducation on the importance of mental well-being in children and how to recognize symptoms of mental disorders, using the mhGAP-IG section on children. This psychoeducation was the intervention between baseline and 6 months post-baseline. We analysed means of mental disorder symptoms and prevalence of the various mental syndromes/problems on the CBCL/BPM-P scores to determine the statistical significance of the changes between baseline and 6 months. RESULTS: Overall, there was significant increase (P < 0.05) in the symptoms mean scores and prevalence of syndromes/problems between baseline and 6 months post-psychoeducation. However, there were some differences between urban and rural settings and in some parents and children socio-demographics and gender that should be considered in individual cases. CONCLUSION: It is feasible to include parents in school mental health programmes as key stakeholders. The mhGAP-IG section on children is a good tool for psychoeducation. However, there are predictors of outcomes that need further research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».