Access to Care for Mental Health Problems in Afghanistan: A National Challenge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper describes the access to care for mental health problems in Afghanistan, according to the nature of the mental health problems and the service provider. Following the Andersen model, it evaluates the respective roles in access to care of "predisposing," "needs," "enabling" factors, and other "environmental" factors such as exposure to traumatic events and level of danger of the place of residence. METHODS: Trans-sectional probability survey in general population by multistage sampling in 16 provinces, nationally representative: N=4445 (15 years or older), participation rate of 81%. Face to face interviews using standardized measures of mental health (CIDI, Composite International Diagnostic Interview). Different logistic regression models are presented. RESULTS: The 12-month rate of mental health help-seeking was 6.56% with substantial regional variation (2.35% to 12.65%). Providers were mainly from the health sector; the non-health sector (religious and healers) was also prevalent. Most consultations were held in private clinics (non-governmental organisation, NGO). The severity of mental health disorders as well as the perceived impairment due to mental health were independently very important: odds ratio (OR) = 6.04 for severe disorder, OR=3.79 for perceived impairment. Living in a dangerous area decreased access to care: for high level of danger and for very high level: OR=0.22. Gender, education and ethnicity were not associated with mental health help-seeking after controlling for exposure to trauma. CONCLUSION: Access to care for mental health problems depended mainly on the needs as defined as disorder severity level and impairment, and on environmental factors such as exposure to traumatic events. The system seems equitable; however, this is counterbalanced by a very challenging environment. This survey is a testimony to the hardship experienced by the Afghan population and by health professionals, and to the efforts to deliver organized mental healthcare in a challenging situation. This research may inform and support policy-makers and NGOs in other countries undergoing similar challenges.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».