Barriers and drivers to stakeholder engagement in global mental health projects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Engagement with diverse stakeholders, including policy makers, care providers and service users and communities, is essential for successful implementation of global mental health interventions. Despite being a fundamental factor in the implementation process, evidence about challenges and drivers to stakeholder engagement is limited in the global mental health literature. METHODS: We conducted semi-structured qualitative interviews with 29 recipients of Grand Challenges Canada Global Mental Health funding to assess barriers and drivers to global mental health implementation across a portfolio of projects. We used framework analysis to identify key themes related to implementation barriers and drivers. This paper reports on barriers and drivers to stakeholder engagement, with results related to capacity development and service delivery reported elsewhere in this journal. RESULTS: Barriers and drivers to stakeholder engagement were identified across four themes: (1) Contextual Considerations, (2) Resources, (3) Participation, Uptake and Empowerment, and (4) Stigma. While complex contextual challenges create barriers, mechanisms such as formative research can facilitate a deeper contextual understanding that supports effective implementation planning. Limited financial and human resources and competing priorities can lead to substantial challenges. Investing in and leveraging existing local resources and expertise can help to mitigate these barriers. The challenge of achieving active participation from stakeholders and diverging expectations about the nature of participation were identified as barriers, while providing opportunities for meaningful participation and empowerment acted as drivers. Stigma at the institutional, community and individual level was also identified as a substantial barrier to engagement. CONCLUSION: The findings of this study are relevant to implementers in global mental health. They also have implications for global mental health funding agencies and policy organizations, who can support improved stakeholder engagement by investing in high-quality formative research, supporting capacity building for policy engagement, investing in longer-term funding schemes to support sustainable partnerships and scale-up, thus fostering successful engagement and supporting effective implementation of global mental health innovations.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».