Effectiveness and cost-effectiveness of a community intervention in enhancing access to care and improving clinical outcomes for depression: a protocol for a cluster randomised controlled trial in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although depression is the leading cause of disability worldwide, treatment coverage for the condition is inadequate. Supply-side barriers (e.g. shortage of specialist mental health professionals) and demand-side barriers (e.g. lack of awareness about depression) lead to limited availability of evidence-based interventions, poor demand for care, and low levels of adherence to care. The aim of our study is to examine if the addition of a community intervention delivered by community volunteers enhances the population-level impact of an evidence based psychosocial intervention (Healthy Activity Program [HAP]) in routine primary care by increasing demand for HAP and improving HAP adherence and effectiveness. METHODS: A hybrid type 2 effectiveness implementation cluster randomised controlled trial will be implemented in the state of Goa, India. Twenty-eight clusters of villages and their associated public sector health centres will be randomly allocated through restricted randomisation. Clusters will be randomly allocated to the 'Community Model' or 'Facility Model' arms. All clusters will offer the HAP and clusters in the 'Community Model' arm will additionally receive activities delivered by community volunteers ("Sangathis") to increase awareness about depression and support demand for and adherence to HAP. The primary outcomes are Contact Coverage (Patient Health Questionnaire [PHQ-9] score > 4 as a proportion of those screened) and Effectiveness Coverage (mean PHQ-9 score amongst those who score ≥ 15 at baseline, i.e. those who have moderately severe to severe depression) at 3 months post-recruitment. Additional outcomes at 3 and 6 months will assess sustained effectiveness, remission, response to treatment, depression awareness, social support, treatment completion, and activation levels. Economic and disability outcomes will be assessed to estimate incremental cost-effectiveness ratios. Implementation will be evaluated through process data and qualitative data informed by the RE-AIM framework. A minimum of 79488 primary care attenders will be screened for the Contact Coverage outcome, and 588 individuals with PHQ-9 ≥ 15 will be recruited for the Effectiveness Coverage outcome. DISCUSSION: If effective, our community intervention will have relevance to India's Ayushman Bharat universal healthcare programme which is scaling up care for depression in primary care, and also to other low- and middle- income countries. TRIAL REGISTRATION: Registered on ClincalTrials.gov ( NCT05890222 .) on 12/05/2023.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,043 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,006 |
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 ».