Afghan mental health and psychosocial well-being: thematic review of four decades of research and interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Four decades of war, political upheaval, economic deprivation and forced displacement have profoundly affected both in-country and refugee Afghan populations. AIMS: We reviewed literature on mental health and psychosocial well-being, to assess the current evidence and describe mental healthcare systems, including government programmes and community-based interventions. METHOD: = 214 papers). We identified the main factors driving the epidemiology of mental health problems, culturally salient understandings of psychological distress, coping strategies and help-seeking behaviours, and interventions for mental health and psychosocial support. RESULTS: Mental health problems and psychological distress show higher risks for women, ethnic minorities, people with disabilities and youth. Issues of suicidality and drug use are emerging problems that are understudied. Afghans use specific vocabulary to convey psychological distress, drawing on culturally relevant concepts of body-mind relationships. Coping strategies are largely embedded in one's faith and family. Over the past two decades, concerted efforts were made to integrate mental health into the nation's healthcare system, train cadres of psychosocial counsellors, and develop community-based psychosocial initiatives with the help of non-governmental organisations. A small but growing body of research is emerging around psychological interventions adapted to Afghan contexts and culture. CONCLUSIONS: We make four recommendations to promote health equity and sustainable systems of care. Interventions must build cultural relevance, invest in community-based psychosocial support and evidence-based psychological interventions, maintain core mental health services at logical points of access and foster integrated systems of care.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».