Understanding the health context for implementation of a new digital psychosocial intervention for improvement of the mental health in North Macedonia
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to identify the contextual attributes in North Macedonia and their characteristics relevant to the implementation of a new digital intervention to improve mental health, called DIALOG+. This research is the first of its kind in North Macedonia due to the analysis of contextual attributes that may affect the effectiveness of the intervention and its acceptability in various settings of mental health care. Some of the data processed in this paper were provided and analyzed by the National Mental Health Strategy 2018-2025 and other relevant accompanying documents from the World Health Organization and action plans, as well as through interviews with stakeholders (patients, carers, clinicians and policy makers) for their opinion before introducing the DIALOG + intervention and the report on the assessment of the situation in the centers where the implementation of the intervention should have started. The collected data were then mapped to a framework developed by the Ottawa Implementation Group, which included 14 contextual attributes. The results are summarized in 2 subgroups, and are presented as facilitators and barriers to implementation, specific to the mental health system in North Macedonia. The characteristics of DIALOG + (widely applicable psychosocial intervention) are in accordance with modern assumptions for psychosocial rehabilitation of patients with psychosis. Hence, we can conclude that it is a useful tool for professionals in monitoring and achieving the true vision and mission of these institutions. It will help patients reintegrate into society, become more independent and use their full potential in the pursuit of healthy and functional living.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».