MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4246267293 · doi:10.21203/rs.3.rs-542401/v1

Advancing Scalability and Impacts of a Teacher Training Program for Promoting Child Mental Health in Ugandan Primary Schools: Protocol for a Hybrid-Type II Effectiveness-Implementation Cluster Randomized Trial

2021· preprint· en· W4246267293 sur OpenAlexfundno aff
Keng‐Yen Huang, Janet Nakigudde, Elizabeth Nsamba Kisakye, Hafsa Sentongo, Tracy A. Dennis‐Tiwary, Yeşim Tozan, Hyung Park, Laurie Miller Brotman

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNYU Grossman School of MedicineYork UniversityCity University of New York
Mots-clésMental healthProtocol (science)Randomized controlled trialScalabilityCluster randomised controlled trialCluster (spacecraft)PsychologyComputer scienceMedical educationMedicinePsychiatryAlternative medicineComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: There are numerous challenges to promoting child mental health in low-and-middle income countries (LMICs). Most evidence-based interventions (EBIs) adapted to LMICs have not been scaled widely or evaluated for effectiveness and underlying mechanisms. Most mental health EBIs in LMICs rely on a task-shifting approach of implementation because of the shortage of mental health professionals; however, challenges related to task-shifting are understudied. Most EBIs have not been implemented using a scalable and sustainable model that leverages and strengthens existing structures. Through a cross-sector collaboration, we are carrying out a second generation investigation of implementation and effectiveness of a school-based mental health EBI for early childhood students that uses task-shifting and builds on existing educational structures. The ultimate shared goal of this collaboration is to scale and sustain the EBI country wide. The systems-level approach to promoting child mental health builds on ParentCorps, an EBI implemented in schools that has been shown in multiple trials to yield long-term benefits on mental health and school performance. Previous studies in Uganda found that ParentCorps Professional Development (PD) for teachers resulted in short-term benefits for classrooms, children and families. Objectives: This paper describes the rationale and protocol for an effectiveness-implementation study of ParentCorps-PD for teachers in urban and rural Ugandan schools. The study considers the added value (i.e. impact and costs) of a brief wellness intervention for teachers in their task-shifting role and explores mechanisms and outcomes. Methods: Using a hybrid-type II effectiveness-implementation cluster randomized controlled trial (cRCT), we will randomize 36 schools (18 urban and 18 rural) with 540 teachers and nearly 2,000 families to one of three conditions: PD + Teacher-Wellness (PDT), PD alone (PD), and control. Primary effectiveness outcomes are teachers’ use of mental health promoting strategies, teacher stress management, and child mental health. Mixed methods will be employed to examine underlying mechanisms of implementation and impact as well as cost-effectiveness. Discussion: This research will generate important knowledge regarding the value of an EBI in urban and rural communities in a LMIC, and efforts toward supporting teachers who are task-shifting as a potentially cost-effective strategy for promoting child mental health. Trial Registration: This trial was registered with ClinicalTrials.gov (registration number: NCT04383327; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04383327) on May13, 2020.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,010
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,014

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetHealth Policy Implementation Science→Travaux en français237 207→