MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294670871 · doi:10.1093/heapol/czac074

Implementation of mental health policies and reform in post-conflict countries: the case of post-genocide Rwanda

2022· article· en· W4294670871 sur OpenAlexaff
Courtney S Sabey

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthContext (archaeology)InstitutionalisationEconomic growthGovernment (linguistics)DecentralizationPublic relationsMental illnessHealth carePolitical scienceMedicinePublic administrationEconomicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global burden of mental illness is rising, with populations in post-conflict countries contributing significantly to the numbers. Governments in these countries face the dual challenge of responding to increased mental health needs and implementing this response with institutions and economies weakened by war. This research studies the process, successes and challenges of implementing mental health reform in a low-resource, post-conflict country, a subject that is rarely studied. Based on fieldwork conducted in Rwanda in 2019, the study focuses on the implementation of this African country's post-genocide mental health policy, which relies primarily on strategies of decentralization and integration into the primary health care system. The results are based on 30 interviews conducted in Kigali and Ngoma with primary stakeholders including government officials, representatives from nongovernmental organizations, service providers and academics. These stakeholders held a positive view of the main strategies of the policy as they resulted in increased accessibility and availability of care for Rwandans. However, they also noted the institutionalization and individualization of mental health care as gaps in the implementation that do not respond to the Rwandan context. Building on complexity theory, the analysis found that many of these gaps, as well as opportunities to address them, are missed by the government due to top-down implementation and a lack of collaboration with local organizations and service providers working in the domain. The research results suggest that although it is possible to prioritize mental health in low-resource, complex settings, the implementation of such reform requires collaborative, adaptive and horizontal approaches in order to adequately address and respond to citizen needs and ensure quality mental health care for all.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,393 · 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'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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Policy and PlanningMême sujetMigration, Health and TraumaTravaux en français237 207