Holy water and biomedicine: a descriptive study of active collaboration between religious traditional healers and biomedical psychiatry in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Religious and traditional healers remain the main providers of mental healthcare in much of Africa. Collaboration between biomedical and traditional treatment modalities is an underutilised approach, with potential to scale up mental healthcare. AIMS: To report the process and feasibility of establishing a collaboration between religious healers and psychiatrists in Addis Ababa, Ethiopia. To gain insight into the collaboration through studies of patient demographics, help-seeking patterns, nature of illness and receptivity of the project. METHOD: This case study describes the process and challenges in establishing a collaborative psychiatric clinic for patients who are simultaneously receiving treatment with holy water, including an examination of basic clinical records of 1888 patients over a 7-year period. RESULTS: The collaboration is feasible and has been successfully implemented for 8 years. A majority (54%) of the clinic's patients were seeing biomedical services for the first time. Patients were brought in largely by families (54%); 26% were referred directly by priest healers. Most patients had severe mental illness, including schizophrenia (40%), substance misuse (24%) and mood disorders (30%). A vast majority (92.2%) of patients reported comfort in receiving treatment with holy water and prayers simultaneously with medication, and 73.6% believed their illness was caused by evil spirit possession. CONCLUSIONS: A cross-system collaborative model is a feasible and potentially valuable model to address biomedical resource limitations. Provider collaboration and mutual learning are ultimately beneficial to patients with severe mental illness. Open-minded acceptance of cultural benefits and strengths of traditional healing is a prerequisite. Further study on outcomes and implementation are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».