Tailoring an evidence-based clinical intervention and training package for the treatment and prevention of comorbid heavy drinking and depression in middle-income country settings: the development of the SCALA toolkit in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective interventions exist for heavy drinking and depression but to date there has been limited translation into routine practice in global health systems. This evidence-to-practice gap is particularly evident in low- and middle-income countries. The international SCALA project (Scale-up of Prevention and Management of Alcohol Use Disorders and Comorbid Depression in Latin America) sought to test the impact of multilevel implementation strategies on rates of primary health care-based measurement of alcohol consumption and identification of depression in Colombia, Mexico, and Peru. OBJECTIVE: To describe the process of development and cultural adaptation of the clinical intervention and training package. METHODS: We drew on Barrero and Castro's four-stage cultural adaption model: 1) information gathering, 2) preliminary adaption, 3) preliminary adaption tests, and 4) adaption refinement. The Tailored Implementation in Chronic Diseases checklist helped us identify potential factors that could affect implementation, with local stakeholder groups established to support the tailoring process, as per the Institute for Healthcare Improvement's Going to Scale Framework. RESULTS: In Stage 1, international best practice guidelines for preventing heavy drinking and depression, and intelligence on the local implementation context, were synthesised to provide an outline clinical intervention and training package. In Stage 2, feedback was gathered from local stakeholders and materials refined accordingly. These materials were piloted with local trainers in Stage 3, leading to further refinements including developing additional tools to support delivery in busy primary care settings. Stage 4 comprised further adaptions in response to real-world implementation, a period that coincided with the onset of the COVID-19 pandemic, including translating the intervention and training package for online delivery, and higher priority for depression screening in the clinical pathway. CONCLUSION: Our experience highlights the importance of meaningful engagement with local communities, alongside the need for continuous tailoring and adaptation, and collaborative decision-making.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».