The influence of primary care physicians’ mental health knowledge, attitudes and self-efficacy on referrals to specialised services: findings from a longitudinal pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Training based on the Mental Health Gap Action Programme (mhGAP) is being increasingly adopted by countries to enhance non-specialists' mental health capacities. However, the influence of these enhanced capacities on referral rates to specialised mental health services remains unknown. AIMS: We rely on findings from a longitudinal pilot trial to assess the influence of mental health knowledge, attitudes and self-efficacy on self-reported referrals from primary to specialised mental health services before, immediately after and 18 months after primary care physicians (PCPs) participated in an mhGAP-based training in the Greater Tunis area of Tunisia. METHOD: Participants included PCPs who completed questionnaires before (n = 112), immediately after (n = 88) and 18 months after (n = 59) training. Multivariable analyses with linear mixed models accounting for the correlation among participants were performed with the SAS version 9.4 PROC MIXED procedure. The significance level was α < 0.05. RESULTS: Data show a significant interaction between time and mental health attitudes on referrals to specialised mental health services per week. Higher scores on the attitude scale were associated with more referrals to specialised services before and 18 months after training, compared with immediately after training. CONCLUSION: Findings indicate that, in parallel to mental health training, considering structural/organisational supports to bring about a sustainable change in the influence of PCPs' mental health attitudes on referrals is important. Our results will inform the scale-up of an initiative to further integrate mental health into primary care settings across Tunisia, and potentially other countries with similar profiles interested in further developing task-sharing initiatives.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».