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Enregistrement W4405090456 · doi:10.1177/26334895241288574

Scaling up mental health service provision through multisectoral integration: A qualitative analysis of factors shaping delivery and uptake among South Sudanese refugees and healthcare workers in Uganda

2024· article· en· W4405090456 sur OpenAlex
Jacqueline N. Ndlovu, Soukaina Ouizzane, Marx R. Leku, Kenneth Kalani Okware, Hafsa Sentongo, Bathsheba Nyangwen, Nawaraj Upadhaya, Morten Skovdal, Jura Augustinavicius, Wietse A. Tol

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImplementation Research and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEnhancing Learning and Research for Humanitarian Assistance
Mots-clésMental healthFacilitatorThematic analysisPsychological interventionQualitative researchPsychosocialNursingScale (ratio)MedicinePsychologySociologyGeographySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a growing need for mental health and psychosocial support (MHPSS) interventions that can feasibly be provided to larger groups of people, particularly in humanitarian settings. However, scaling up mental health interventions is notoriously difficult. There are therefore growing calls for integrating mental health outside traditional health structures, both to increase reach and to address social determinants of mental health. The objective of this study is to explore barriers and facilitators of Self-Help Plus (SH+), an MHPSS innovation implemented through multisectoral integration. We explore delivery and uptake at the scale of SH+ and aim to understand intervention adaptation needs when integrating SH+ within other health and non-health sectors in Uganda. Method: We conducted a qualitative study using in-depth interviews in two phases: first for a needs and resource assessment, and second for a process evaluation. We conducted 50 in-depth interviews with BRAC Uganda and MoH partner staff, intervention facilitators, and target impact group members between July and December 2022. A thematic network analysis process was used to identify barriers and facilitators of SH+ delivery and uptake at scale in Uganda. Results: We identified five major factors that should be considered when scaling through multisectoral integration, namely: (1) adaptivity, (2) funding mechanisms, (3) social capital, (4) participation, and (5) sustainability. Within these factors, there were varying degrees to which a factor was a facilitator or barrier, depending on participants' perceptions of the intervention. Conclusions: Our findings suggest that multisectoral integration of SH+ into sectors both inside and outside of health may be a viable means to scale SH+ and increase reach. However, funding, partnerships, co-creation, and adaptability need to be further explored to facilitate better and more sustainable integration.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,588
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,067 · 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