Social domains of poor mental health: A qualitative pilot study of community stakeholders’ understanding and demarcation of mental illness and its interpretations in rural Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Although previous studies on mental health/illness in Nigeria have explored knowledge and attitude of community members using quantitative approaches, few studies have engaged stakeholders within rural communities on the issue of mental illness using qualitative approaches. Community stakeholders play a critical role in influencing health behaviors. The objective of this pilot study was to explore community stakeholders' understanding and demarcation of mental illness, and its interpretations in a rural Nigerian town. This is with the aim of shaping stakeholders understanding of people when they experience mental distress within the community. Methods: The study was conducted in Ijebu-Igbo town of Ogun State in south-west Nigeria. In-depth interviews were conducted among two religious' leaders: a Pastor and an Imam, a traditional healer, a medical doctor, and a registered nurse, and a focus group discussion was held in a church with members of its advisory committee. Results: The findings showed that community stakeholders gave multiple interpretations of mental illness and many attribute mental illness to spiritual attack, ancestral curse, anger of the gods, and personal affliction (Ogun-Afowofa). This has been categorized as familial and individual attributes in this study which is part of the main themes derived. The study findings also show that the understanding of community members regarding the root causes of mental illness is somewhat vague based on their poor knowledge of mental illness. This is because of the various interpretations they gave to explain mental health is based on their cultural orientation, socialization, and belief system, and not based on any medical knowledge. Conclusion: This pilot study was conducted to justify the main study. There is therefore a need for health education interventions to enlighten and educate community stakeholders with requisite knowledge for better understanding and interpretation of mental illness. Also, through mental health education interventions, community members will gain clarity on what mental health is and what it is not.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».