WHO Mental Health Gap Action Programme Intervention Guide (mhGAP-IG): the first pre-service training study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the increasing burden of mental, neurological, and substance use (MNS) disorders, a significant treatment gap for these disorders continues to exist across the world, and especially in low- and middle-income countries. To bridge the treatment gap, the World Health Organization developed and launched the Mental Health Gap Action Programme (mhGAP) and the mhGAP Intervention Guide (mhGAP-IG) to help train non-specialists to deliver care. Although the mhGAP-IG has been used in more than 100 countries for in-service training, its implementation in pre-service training, that is, training prior to entering caregiver roles, is very limited. AIM OF THE STUDY: The aim of this study was to collect and present information about the global experience of academic institutions that have integrated WHO's mhGAP-IG into pre-service training. METHODS: A descriptive cross-sectional study was conducted using an electronic questionnaire, from December 2018 to June 2019. RESULTS: Altogether, eleven academic institutions across nine countries (Mexico, Nigeria, Liberia, Sierra Leone, Somaliland, Armenia, Georgia, Ukraine and Kyrgyzstan) participated in this study. Five of the institutions have introduced the mhGAP-IG by revising existing curricula, three by developing new training programmes, and three have used both approaches. A lack of financial resources, a lack of support from institutional leadership, and resistance from some faculty members were the main obstacles to introducing this programme. Most of the institutions have used the mhGAP-IG to train medical students, while some have used it to train medical interns and residents (in neurology or family medicine) and nursing students. Use of the mhGAP-IG in pre-service training has led to improved knowledge and skills to manage mental health conditions. A majority of students and teaching instructors were highly satisfied with the mhGAP-IG. CONCLUSIONS: This study, for the first time, has collected evidence about the use of WHO's mhGAP-IG in pre-service training in several countries. It demonstrates that the mhGAP-IG can be successfully implemented to train a future cadre of medical doctors and health nurses.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».