Operational challenges in the implementation of an anti-stigma campaign in rural Andhra Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite of literature available on mental health-related stigma interventions, little is reported about the operational challenges faced during the planning, implementation and evaluation phases. METHODS: The Systematic Medical Appraisal, Referral and Treatment Mental Health Project was implemented in 42 villages of the West Godavari district in India. Andersen's Behavioural Model for Health Services Use was adopted to understand the factors influencing anti-stigma campaign delivery and the strategies identified to overcome these challenges. RESULTS: The challenges faced during the planning and implementation phase included distance and time taken for travel by the field staff, inadequate mental health services and infrastructure within communities, engagement of community with the field staff and community's poor mental health literacy and knowledge. Strategies used to overcome these challenges were regular engagement with community stakeholders, understanding mental health literacy levels and seeking inputs from the community regarding campaign design, organizing live drama shows at community's preferred time and place and screening of recorded drama video clips where lives shows were difficult. The evaluation phase posed challenges such as non-availability of key stakeholders and inadequate time and funding to evaluate the entire study population. CONCLUSION: The reported findings can help in planning and scaling up of the anti-stigma campaign in large trials in similar settings.
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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 | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 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 ».