Bipolar disorders in Nigeria: a mixed-methods study of patients, family caregivers, clinicians, and the community members’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bipolar Disorders (BDs) are chronic mental health disorders that often result in functional impairment and contribute significantly to the disability-adjusted life years (DALY). BDs are historically under-researched compared to other mental health disorders, especially in Sub-Saharan Africa and Nigeria. DESIGN: We adopted a mixed-methods design. Study 1 examined the public knowledge of BDs in relation to sociodemographic outcomes using quantitative data whilst Study 2 qualitatively assessed the lived experiences of patients with BDs, clinicians, and family caregivers. METHODS: In Study 1, a non-clinical sample of n = 575 participants responded to a compact questionnaire that examined their knowledge of BDs and how they relate to certain sociodemographic variables. One-way ANOVA was used to analyse quantitative data. Study 2 interviewed N = 15 participants (n = 5 patients with BDs; n = 7 clinicians; n = 3 family caregivers). These semi-structured interviews were audio-recorded, transcribed, and thematically analysed. RESULTS: In Study 1, findings showed no statistically significant differences, suggesting low awareness of BDs, especially among vulnerable populations such as young people and older adults. However, there was a trajectory in increased knowledge of BDs among participants between the ages of 25-44 years and part-time workers compared to other ages and employment statuses. In Study 2, qualitative findings showed that BDs are perceived to be genetically and psycho-socially induced by specific lived experiences of patients and their family caregivers. Although psychotropic medications and psychotherapy are available treatment options in Nigeria, cultural and religious beliefs were significant barriers to treatment uptake. CONCLUSIONS: This study provides insight into knowledge and beliefs about BDs, including the lived experiences of patients with BDs, their caregivers and clinicians in Nigeria. It highlights the need for further studies assessing Nigeria's feasibility and acceptability of culturally adapted psychosocial interventions for patients with BDs.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».