A scoping review of the literature on the application and usefulness of the Problem Management Plus (PM+) intervention around the world
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the high rates of common mental disorders and limited resources, task-shifting psychosocial interventions are needed to provide adequate care. One such intervention developed by the World Health Organization is Problem Management Plus (PM+). AIMS: This review maps the evidence regarding the extent of application and usefulness of the PM+ intervention, i.e. adaptability, feasibility, effectiveness and scalability, since it was introduced in 2016. METHOD: We conducted a scoping review of seven literature databases and grey literature from January 2015 to February 2024, to identify peer-reviewed and grey literature on PM+ around the world. RESULTS: Out of 6739 potential records, 42 met the inclusion criteria. About 60% of the included studies were from low- and middle-income countries. Findings from pilot/feasibility trials demonstrated that PM+ is feasible, acceptable and safe. Results from definitive randomised controlled trials at short-term follow-up also suggested that PM+ is effective, with overall moderate-to-large effect sizes, in improving symptoms of common mental health problems. Although PM+ was more effective in reducing symptoms of common mental disorders, it was found to be costlier compared to usual care in the only study that evaluated its cost-effectiveness. CONCLUSIONS: Our findings indicate that PM+, in its individual and group formats, can be adapted and effectively delivered by trained helpers to target a wide range of common mental health concerns. More effectiveness and implementation evidence is required to understand the long-term impact of PM+, its cost-effectiveness and scalability, and moderators of treatment outcomes such as gender and delivery formats.
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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 | 0,034 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».