Operational challenges in the pre-intervention phase of a mental health trial in rural India: reflections from SMART Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Availability of mental health services in low- and middle-income countries is largely concentrated in tertiary care with limited resources and scarcity of trained professionals at the primary care level. SMART Mental Health is a strategy that combines a community anti-stigma campaign with a primary health care workforce strengthening initiative, using electronic decision support with the goal of better identifying and supporting people with common mental disorders in India. METHODS: We describe the challenges faced and lessons learnt during the pre-intervention phase of SMART Mental Health cluster Randomised Controlled Trial. Pre-intervention phase includes preliminary activities for setting-up the trial and research activities prior to delivery of the intervention. Field notes from project site visit, project team meetings and detailed follow-up discussions with members of the project team were used to document operational challenges and strategies adopted to overcome them. The socio-ecological model was used as the analytical framework to organise the findings. RESULTS: Key challenges included delays in government approvals, addressing community health worker needs, and building trust in the community. These were addressed through continuous communication, leveraging support of relevant stakeholders, and addressing concerns of community health workers and community. Issues related to use of digital platform for data collection were addressed by a dedicated technical support team. The COVID-19 pandemic and political unrest led to significant and unexpected challenges requiring important adaptations to successfully implement the project. CONCLUSION: Setting up of this trial has posed challenges at a combination of community, health system and broader socio-political levels. Successful mitigating strategies to overcome these challenges must be innovative, timely and flexibly delivered according to local context. Systematic ongoing documentation of field-level challenges and subsequent adaptations can help optimise implementation processes and support high quality trials. TRIAL REGISTRATION: The trial is registered with Clinical Trials Registry India (CTRI/2018/08/015355). Registered on 16th August 2018. http://ctri.nic.in/Clinicaltrials/showallp.php?mid1=23254&EncHid=&userName=CTRI/2018/08/015355.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».