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Enregistrement W4206022258 · doi:10.1186/s13033-021-00511-w

Whose responsibility? Part 2 of 2: views of patients, families, and clinicians about responsibilities for addressing the needs of persons with mental health problems in Chennai, India and Montreal, Canada

2022· article· en· W4206022258 sur OpenAlexafffundabout
Srividya N. Iyer, Ashok Malla, Megan A. Pope, Sally Mustafa, Greeshma Mohan, R. Thara, Norbert Schmitz, Ridha Joober, Jai Shah, Howard C. Margolese, Padmavati Ramachandran

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCanada Research Chairs
Mots-clésMental healthGovernment (linguistics)PsychologyMedicinePsychiatryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with mental health problems have many insufficiently met support needs. Across sociocultural contexts, various parties (e.g., governments, families, persons with mental health problems) assume responsibility for meeting these needs. However, key stakeholders' opinions of the relative responsibilities of these parties for meeting support needs remain largely unexplored. This is a critical knowledge gap, as these perceptions may influence policy and caregiving decisions. METHODS: Patients with first-episode psychosis (n = 250), their family members (n = 228), and clinicians (n = 50) at two early intervention services in Chennai, India and Montreal, Canada were asked how much responsibility they thought the government versus persons with mental health problems; the government versus families; and families versus persons with mental health problems should bear for meeting seven support needs of persons with mental health problems (e.g., housing; help covering costs of substance use treatment; etc.). Two-way analyses of variance were conducted to examine differences in ratings of responsibility between sites (Chennai, Montreal); raters (patients, families, clinicians); and support needs. RESULTS: Across sites and raters, governments were held most responsible for meeting each support need and all needs together. Montreal raters assigned more responsibility to the government than did Chennai raters. Compared to those in Montreal, Chennai raters assigned more responsibility to families versus persons with mental health problems, except for the costs of substance use treatment. Family raters across sites assigned more responsibility to governments than did patient raters, and more responsibility to families versus persons with mental health problems than did patient and clinician raters. At both sites, governments were assigned less responsibility for addressing housing- and school/work reintegration-related needs compared to other needs. In Chennai, the government was seen as most responsible for stigma reduction and least for covering substance use services. CONCLUSIONS: All stakeholders thought that governments should have substantial responsibility for meeting the needs of individuals with mental health problems, reinforcing calls for greater government investment in mental healthcare across contexts. The greater perceived responsibility of the government in Montreal and of families in Chennai may both reflect and influence differences in cultural norms and healthcare systems in India and Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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