MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4405552609 · doi:10.1186/s12913-024-12036-2

Client experiences of a task-shifting supported self-management intervention for depression in Vietnam

2024· article· en· W4405552609 sur OpenAlexafffund
Leena W. Chau, Hayami Lou, Jill Murphy, Vu Cong Nguyen, Will Small, Hasina Samji, John O’Neil

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGrand Challenges Canada
Mots-clésThematic analysisMedicineIntervention (counseling)Qualitative researchMental healthCoachingNursingHealth administrationNursing researchContext (archaeology)Public healthPsychologyPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global burden of mental illness is substantial, with depression impacting close to 300 million people worldwide. This has been exacerbated within the context of the COVID-19 pandemic. Yet, in many low- and middle-income countries including Vietnam, there is a substantial treatment gap, with many requiring mental health care unable to access it. Task-shifting is an evidence-based approach that seeks to address this gap by utilizing non-specialist providers to provide care. While there is a large body of literature exploring task-shifting, there is little that explores the client experience. This paper describes the facilitators and barriers impacting the client experience of a task-shifting supported self-management (SSM) intervention for depression in Vietnam. SSM involves a client workbook and supportive coaching by non-specialist providers. METHODS: This paper is situated within a randomized controlled trial that demonstrated the effectiveness of the SSM intervention in adult populations across eight provinces in Vietnam. Semi-structured interviews were conducted with a convenience sample of clients (recipients of the intervention) with depression caseness as measured by the Self-Report Questionnaire-20 depression screening measure, and providers (non-specialist "social collaborators") to explore SSM's acceptability and factors influencing participation and adherence. This paper presents the qualitative findings from an analysis of the interviews, focusing on the client perspective. Qualitative descriptive methods and thematic analysis were used. RESULTS: Forty-five clients were interviewed. Sub-themes reported for the facilitators and benefits for the client experience of the SSM intervention were client-provider relationship building and family and community connections. Sub-themes reported for the barriers were clients' responsibilities, clients' health conditions, and consequences of stigma. CONCLUSIONS: Due to challenges with sustaining and scaling up the in-person SSM intervention in Vietnam, the research team has pivoted to delivering the SSM intervention digitally through a smartphone-based app adapted from SSM, with direction from the Government of Vietnam. Findings from this study suggest that while digital interventions may support accessibility and convenience, they may neglect the critical human contact component of mental health care. Ultimately, a model that combines digital delivery with some form of human contact by a support person may be important.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,441 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services Research→Même sujetDigital Mental Health Interventions→Travaux en français237 207→