The current status of culturally adapted mental health interventions: a practice-focused review of meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
Shanaya Rathod,1 Lina Gega,2 Amy Degnan,3 Jennifer Pikard,4 Tasneem Khan,5 Nusrat Husain,3 Tariq Munshi,4 Farooq Naeem4 1Southern Health NHS Foundation Trust, Southampton, UK; 2Department of Health Sciences, University of York, York, UK; 3Division of Psychology and Mental Health, University of Manchester, Manchester, UK; 4Department of Psychiatry, Queen’s University, Kingston, ON, Canada; 5Faculty of Applied Health Sciences, School of Public Health and Health Systems, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada Abstract: In recent years, there has been a steadily increasing recognition of the need to improve the cultural competence of services and cultural adaptation of interventions so that every individual can benefit from evidence-based care. There have been attempts at culturally adapting evidence-based interventions for mental health problems, and a few meta-analyses have been published in this area. This is, however, a much debated subject. Furthermore, there is a lack of a comprehensive review of meta-analyses and literature reviews that provide guidance to policy makers and clinicians. This review summarizes the current meta-analysis literature on culturally adapted interventions for mental health disorders to provide a succinct account of the current state of knowledge in this area, limitations, and guidance for the future research. Keywords: cultural adaptation, interventions, mental illness, meta-analysis, minority ethnic, psychotherapies
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,053 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».