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Enregistrement W4387570497 · doi:10.56508/mhgcj.v6i1.176

Exploring the Feasibility of Integrating Mental Health into a Family Planning Program in low-resource settings

2023· article· en· W4387570497 sur OpenAlexaff
Zahra Sarmad, Rida Z. Shah, Fareeha Javaid, Hasha Siddiqui, M. S. Qazi, Aneeta Pasha

Notice bibliographique

RevueMental Health Global Challenges Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthResource (disambiguation)Transformative learningNursingInterpersonal communicationPsychologyPublic relationsMedical educationKnowledge managementMedicinePolitical scienceComputer sciencePedagogyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Mental health challenges remain a pressing issue, underscored by the glaring gap between the elevated demand and the scarce resources. Research has highlighted the effectiveness of integrating mental health services with primary care services, particularly in low-resource settings. Purpose: The objective of this research was to evaluate the perceived implications and feasibility of integrating basic mental health services into an existing community-based family planning initiative in Pakistan. By adopting a community-driven and co-produced methodology, our study not only ensured a deeper resonance with local needs but also paved the way for a sustainable and transformative uptake of mental health services in low-resource settings. This co-produced strategy, anchored in mutual collaboration and shared expertise with the community, promises a more holistic, enduring, and adaptive integration of essential health services within community frameworks.Methodology: This study utilized a qualitative research approach to obtain a comprehensive understanding of the program's feasibility and potential for expansion. Interview tools and guides, tailored to the regional language, were developed by the Research Associate to gather insights from the lady health workers involved in delivering the intervention, as well as from the clients. Overall, our team conducted 24 interviews, of which 9 were with the lady health workers and 15 with clients. The interviews were facilitated by the Research Associate and a Psychologist.Results: Utilizing the socio-ecological model, we thematically analyzed factors at individual, interpersonal, and community levels that support or hinder the integration of mental health services with existing community-based programmes. We also examined the intervention's impact on its users and the healthcare providers.Our analysis underscores the significant potential of integrating mental health services into existing community-based health programmes, such as family planning, in low-resource settings. Predominant themes highlighted women's willingness to use these services, influenced by strong relationships and trust in the lady health workers, ease of access to services, and community support. Identified barriers to integration included prevailing poverty, a preference for direct financial incentives in addition to counseling, confidentiality concerns in tight-knit communities, and the lingering stigma surrounding mental health.Conclusion: Our findings highlight the value of community collaboration in healthcare, particularly in low-resource settings. The co-production approach blends professional guidance with local insights, fostering community ownership and enhancing program sustainability. As the first to merge mental health with family planning in Pakistan, our research suggests that future health initiatives can greatly benefit from community-driven methods, leading to more sustainable and transformative health outcomes.

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 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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,264 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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