An integrated knowledge translation (iKT) approach to advancing community-based depression care in Vietnam: lessons from an ongoing research-policy collaboration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based mental health policies are key to supporting the expansion of community-based mental health care and are increasingly being developed in low and middle-income countries (LMICs). Despite this, research on the process of mental health policy development in LMICs is limited. Engagement between researchers and policy makers via an integrated Knowledge Translation (iKT) approach can help to facilitate the process of evidence-based policy making. This paper provides a descriptive case study of a decade-long policy and research collaboration between partners in Vietnam, Canada and Australia to advance mental health policy for community-based depression care in Vietnam. METHODS: This descriptive case study draws on qualitative data including team meeting minutes, a focus group discussion with research team leaders, and key informant interviews with two Vietnamese policy makers. Our analysis draws on Murphy et al.'s (2021) findings and recommendations related to stakeholder engagement in global mental health research. RESULTS: Consistent with Murphy et al.'s findings, facilitating factors across three thematic categories were identified. Related to 'the importance of understanding context', engagement between researchers and policy partners from the formative research stage provided a foundation for engagement that aligned with local priorities. The COVID-19 pandemic acted as a catalyst to further advance the prioritization of mental heath by the Government of Vietnam. 'The nature of engagement' is also important, with findings demonstrating that long-term policy engagement was facilitated by continuous funding mechanisms that have enabled trust-building and allowed the research team to respond to local priorities over time. 'Communication and dissemination' are also crucial, with the research team supporting mental health awareness-raising among policy makers and the community, including via capacity building initiatives. CONCLUSIONS: This case study identifies factors influencing policy engagement for mental health system strengthening in an LMIC setting. Sustained engagement with policy leaders helps to ensure alignment with local priorities, thus facilitating uptake and scale-up. Funding agencies can play a crucial role in supporting mental health system development through longer term funding mechanisms. Increased research related to the policy engagement process in global mental health will further support policy development and improvement in mental health care in LMICs.
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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 | 0,121 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,020 |
| Communication savante | 0,022 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».