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Enregistrement W4404002822 · doi:10.18103/mra.v12i10.5926

Implementing a Digital Child Behavioral Health Prevention Program in Faith-Based Settings in Uganda: A Feasibility Study

2024· article· en· W4404002822 sur OpenAlexfundno aff
Janet Nakigudde, T. Christine, Sabrina Cheng, Dickson Muyomba, Elizabeth Nsamba Kisakye, Hafsa Sentongo, Antoinette Schoenthaler, Omar El‐Shahawy, David Mann

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthSchool of Medicine, New York UniversityYork University
Mots-clésMental healthReferralIntervention (counseling)MedicineService (business)Digital healthNursingMedical educationPsychologyHealth carePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The burden of pediatric mental disorders in low-and middle-income countries (LMICs) is tremendous, but solutions for addressing the burden remain limited. Although digital solutions have potential to improve prevention services, such solutions have not been systematically tested in these countries. Objective: This study explores the use of a digital parenting intervention tool designed for pediatric behavioral health, known as the Pediatric-Behavioral Health Digital Tool, in a preventive service model for low resource communities. We study the feasibility of implementing this new digital health service model and preliminary estimate the potential impacts on parenting and child social emotional outcomes when the program is implemented in faith-based organizations in Uganda. The Pediatric-Behavioral Health Digital Tool is a preventive intervention designed to be implemented by trained community-health-workers to facilitate caregivers' access to the preventive mental health service in community for their young children. The tool is based on the screening, brief intervention, and referral to treatment prevention service model for promoting pediatric behavioral and mental health. Methods: The evaluation study was designed using a pre-post assessment design. The content in Pediatric-Behavioral Health Digital Tool was co-designed with local expert and iteratively adapted based on parents and caregivers as well as community-health-workers and experts who were invited to provide their feedback and suggestions for improvements in content, functions, and delivery model through a series of focus groups and workshops. This pilot evaluation focuses on the pre-post changes of the intervention families (91 families) and 10 community-health-workers. Results: We found high acceptability, appropriateness, and usefulness of the program based on the intervention families' community-health-workers' report. Intervention parents felt safe in using the digital toolkit. Parents felt comfortable for the CHWs asked them personal questions. In estimating the impacts, we found some expected findings on parenting and child social emotional health. Specifically, we found intervention parents become more mindful in their parenting (d=1.61, p=.049), and felt more effective in discipline their child's misbehavior (d=1.29, p=.003) after they receive the intervention. For children, we found improvement on children's social emotional outcomes, measured by decreased parent-child conflict (d=-1.08, p=.002) and increased child emotional regulation skills (d=1.0, p=.049) after their parents receive the intervention. Conclusions: Our Pediatric-Behavioral Health Digital Tool has potential to provide a cost-effective service solution to provide preventive mental health care in communities to promote child social-emotional and mental wellbeing in low-resource settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,732

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,444 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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