Advantages and disadvantages of digital mental health initiatives in Nigeria – a qualitative interview study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of COVID-19 and its mitigation measures have exacerbated the global mental health crisis. Digital mental health interventions (DMHIs) may have the potential to address health system gaps and global health inequalities in low- and middle-income countries (LMICs). AIMS: This thesis aims to map the current state of DMHIs in Nigeria and illustrate their progress, limitations, and challenges. METHODS: Twenty interviews were conducted with researchers, healthcare providers, and digital health experts. Interviews were recorded and transcribed. Then data were coded and analyzed using thematic analysis. RESULTS: The majority of DMHIs in Nigeria are private mental health service delivery platforms that connect directly to mental health professionals. The target audience encompasses all mental health conditions and ages. Advantages of DMHIs include increasing efficiency, accessibility, addressing stigma, and filling the mental health service gap. Disadvantages include skepticism, limitations of applicability, lack of accessibility to internet and technology, lack of sustainability and infrastructure, and lack of funding and policies. CONCLUSION: The lessons learned in the Nigerian context can inform the delivery of DMHIs in other low-resource settings. Future research should examine user and provider feedback of DMHIs to allow for comparative analysis, more conclusive and replicable results to inform DMHI design and implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».