Evaluating clinical outcomes of routinely delivered task-shared care for depression in rural Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is a growing literature in support of the effectiveness of task-shared mental health interventions in resource-limited settings globally. However, despite evidence that effect sizes are greater in research studies than actual care, the literature is sparse on the impact of such interventions as delivered in routine care. In this paper, we examine the clinical outcomes of routine depression care in a task-shared mental health system established in rural Haiti by the international health care organization Partners In Health, in collaboration with the Haitian Ministry of Health, following the 2010 earthquake. Methods For patients seeking depression care betw|een January 2016 and December 2019, we conducted mixed-effects longitudinal regression to quantify the effect of depression visit dose on symptoms, incorporating interaction effects to examine the relationship between baseline severity and dose. Results 306 patients attended 2052 visits. Each visit was associated with an average reduction of 1.11 in depression score (range 0–39), controlling for sex, age, and days in treatment (95% CI −1.478 to −0.91; p < 0.001). Patients with more severe symptoms experienced greater improvement as a function of visits (p = 0.04). Psychotherapy was provided less frequently and medication more often than expected for patients with moderate symptoms. Conclusions Our findings support the potential positive impact of scaling up routine mental health services in low- and middle-income countries, despite greater than expected variability in service provision, as well as the importance of understanding potential barriers and facilitators to care as they occur in resource-limited settings.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».