Scaling up care for perinatal depression for improved maternal and infant health (SPECTRA): protocol of a hybrid implementation study of the impact of a cascade training of primary maternal care providers in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The large treatment gap for mental disorders in low- and middle-income countries (LMIC) necessitates task-sharing approaches in scaling up care for mental disorders. Previous work have shown that primary health care workers (PHCW) can be trained to recognize and respond to common mental disorders but there are lingering questions around sustainable implementation and scale-up in real world settings. METHOD: This project is a hybrid implementation-effectiveness study guided by the Replicating Effective Programmes Framework. It will be conducted in four overlapping phases in maternal care clinics (MCC) in 11 local government areas in and around Ibadan metropolis, Nigeria. In Phase I, engagement meetings with relevant stake holders will be held. In phase II, the organizational and clinical profiles of MCC to deliver chronic depression care will be assessed, using interviews and a standardized assessment tool administered to staff and managers of the clinics. To ascertain the current level of care, 167 consecutive women presenting for antenatal care for the first time and who screened positive for depression will be recruited and followed up till 12 months post-partum. In phase III, we will design and implement a cascade training programme for PHCW, to equip them to identify and treat perinatal depression. In phase IV, a second cohort of 334 antenatal women will be recruited and followed up as in Phase I, to ascertain post-training level of care. The primary implementation outcome is change in the identification and treatment of perinatal depression by the PHCW while the primary effectiveness outcome is recovery from depression among the women at 6 months post-partum. A range of mixed-method approaches will be used to explore secondary implementation outcomes, including fidelity and acceptability. Secondary effectiveness outcomes are measures of disability and of infant outcomes. DISCUSSION: This study represents an attempt to systematically assess and document an implementation strategy that could inform the scaling up of evidence based interventions for perinatal depression using the WHO mhGAP-IG in LMIC. Trial registration This study was registered on 03 December, 2019. https://doi.org/10.1186/ISRCTN94230307 .
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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 | 0,028 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».