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Enregistrement W4304890782 · doi:10.1192/bjo.2022.584

Transforming access to care for serious mental disorders in slums (the TRANSFORM Project): rationale, design and protocol

2022· article· en· W4304890782 sur OpenAlex
Swaran P. Singh, Sagar Jilka, Jibril Abdulmalik, George Bouliotis, Rakesh Kumar Chadda, Olayinka Egbokhare, Rumana Huque, Gillian Lewando Hundt, Srividya N. Iyer, Obafemi Jegede, Neeru Khera, Richard Lilford, Jason Madan, Akinyinka Omigbodun, Olayinka Omigbodun, Tasneem Raja, Ursula M. Read, Bulbul Siddiqi, Mamta Sood, Tanjir Rashid Soron, Helal Uddin Ahmed

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBJPsych Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental HealthDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityCoventry UniversityDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMental healthReferralMedicineNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces the TRANSFORM project, which aims to improve access to mental health services for people with serious and enduring mental disorders (SMDs - psychotic disorders and severe mood disorders, often with co-occurring substance misuse) living in urban slums in Dhaka (Bangladesh) and Ibadan (Nigeria). People living in slum communities have high rates of SMDs, limited access to mental health services and conditions of chronic hardship. Help is commonly sought from faith-based and traditional healers, but people with SMDs require medical treatment, support and follow-up. This multicentre, international mental health mixed-methods research project will (a) conduct community-based ethnographic assessment using participatory methods to explore community understandings of SMDs and help-seeking; (b) explore the role of traditional and faith-based healing for SMDs, from the perspectives of people with SMDs, caregivers, community members, healers, community health workers (CHWs) and health professionals; (c) co-design, with CHWs and healers, training packages for screening, early detection and referral to mental health services; and (d) implement and evaluate the training packages for clinical and cost-effectiveness in improving access to treatment for those with SMDs. TRANSFORM will develop and test a sustainable intervention that can be integrated into existing clinical care and inform priorities for healthcare providers and policy makers.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,374 · 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