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Enregistrement W4288535482 · doi:10.1186/s13063-022-06539-8

An intervention to reduce stigma and improve management of depression, risk of suicide/self-harm and other significant emotional or medically unexplained complaints among adolescents living in urban slums: protocol for the ARTEMIS project

2022· article· en· W4288535482 sur OpenAlexaff
Sandhya Kanaka Yatirajula, Sudha Kallakuri, Srilatha Paslawar, Ankita Mukherjee, Amritendu Bhattacharya, Susmita Chatterjee, Rajesh Sagar, Ashok Kumar, Heidi Lempp, Usha Raman, Renu Singh, Beverley M. Essue, Laurent Billot, David Peiris, Robyn Norton, Graham Thornicroft, Pallab K Maulik

Notice bibliographique

RevueTrials · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilUniversity College LondonGuy's and St Thomas' CharityNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareNational Institute of Mental Health and NeurosciencesKing's College LondonUK Research and InnovationLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésMedicineSuicidal ideationMental healthPatient Health QuestionnairePsychiatrySuicide preventionCohortPoison controlDepression (economics)Environmental healthAnxietyDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are around 250 million adolescents in India. Adolescents are vulnerable to common mental disorders with depression and self-harm accounting for a major share of the burden of death and disability in this age group. Around 20% of children and adolescents are diagnosed with/ or live with a disabling mental illness. A national survey has found that suicide is the third leading cause of death among adolescents in India. The authors hypothesise that an intervention involving an anti-stigma campaign co-created by adolescents themselves, and a mobile technology-based electronic decision support system will help reduce stigma, depression, and suicide risk and improve mental health for high-risk adolescents living in urban slums in India. METHODS: The intervention will be implemented as a cluster randomised control trial in 30 slum clusters in each of the cities of Vijayawada and New Delhi in India. Adolescents aged 10 to 19 years will be screened for depression and suicide ideation using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Two evaluation cohorts will be derived-a high-risk cohort with an elevated PHQ-9 score ≥ 10 and/or a positive response (score ≥ 2) to the suicide risk question on the PHQ-9, and a non-high-risk cohort comprising an equal number of adolescents not at elevated risk based on these scores. DISCUSSION: The key elements that ARTEMIS will focus on are increasing awareness among adolescents and the slum community on these mental health conditions as well as strengthening the skills of existing primary healthcare workers and promoting task sharing. The findings from this study will provide evidence to governments about strategies with potential for addressing the gaps in providing care for adolescents living in urban slums and experiencing depression, other significant emotional or medically unexplained complaints or increased suicide risk/self-harm and should have relevance not only for India but also for other low- and middle-income countries. TRIAL STATUS: Protocol version - V7, 20 Dec 2021 Recruitment start date: tentatively after 15th July 2022 Recruitment end date: tentatively 14th July 2023 (1 year after the trial start date) TRIAL REGISTRATION: The trial has been registered in the Clinical Trial Registry India, which is included in the WHO list of Registries ( https://www.who.int/clinical-trials-registry-platform/network/primary-registries ) Reference No. CTRI/2022/02/040307 . Registered on 18 February 2022. The tentative start date of participant recruitment for the trial will begin after 15th July 2022.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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