Mapping resources available for early identification and recovery-oriented intervention for people with psychosis in Addis Ababa, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is a pressing need to reduce the long duration of untreated illness and improve care and outcomes for people with psychosis in Ethiopia. This study aimed to map community resources that have the potential to be leveraged to achieve earlier and more recovery-oriented interventions for people with psychosis in Addis Ababa, Ethiopia. Method A strength-based resource mapping exercise was undertaken in two sub-cities, covering an estimated population of half a million people. We identified the types of resources to be mapped, based on their importance for multi-sectoral care in mental health: healthcare facilities, religious organisations, traditional and faith healers, non-governmental organisations (NGOs), and social/community organisations. The lead investigator traversed the study sites to gather information on community resources, recorded the Global Positioning System (GPS) coordinates of the resources, and consulted with key informants. The information obtained was complemented by a participatory Theory of Change workshop attended by 30 stakeholders. Results We identified 124 health facilities, of which only 16 health centres and nine hospitals currently provide mental health services. We identified three registered traditional healers, 38 religious organisations, 104 non-governmental organisations, and other charitable/community-based organisations. In addition, three health facilities, six holy water religious healing sites, and four traditional healers were identified as out-of-site resources that were popular and frequently visited by people living in the sub-cities. The two sub-cities also had six feeding centres each providing meals for 1000 people in need. There were extensive networks of social organisations and community-based associations. Existing care pathways are complex but commonly include traditional and religious healing sites as places of first contact. Conclusions We identified important available resources that provide a wealth of opportunities for improving the early identification and outcomes of people with psychosis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».