A Systematic Review of Knowledge, Attitude, and Perception Towards Electroconvulsive Therapy (ECT) in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite growing evidence showing ECT’s efficacy and efficiency in the management of severe mental health conditions, the knowledge, attitude, and perceptions (KAP) towards ECT vary around the globe. However, KAP guarantees the extent to which ECT is accepted and administered efficiently. This review sheds light on the KAP toward ECT in Africa. Methods: This review included studies that presented results on KAP towards ECT in Africa based on relevant searches from various databases ( Ovid, PubMed, Web of Science , and African Journal Online ) using appropriate key words from the start until September 2023. Results: Only 13 of the 867 retrieved articles were included in the review. The studies show a reliance on different sources of information, including healthcare professionals, mass media, and the Internet. Moreover, African individuals demonstrated varying levels of knowledge, with many having a limited understanding of ECT. Additionally, attitudes and perceptions toward ECT vary across the continent and depend on exposure and medical qualification. Conclusion: The review of KAP of ECT in Africa reveals a complex landscape characterized by diverse sources of information, varying levels of knowledge among healthcare professionals and students, and a spectrum of attitudes and perceptions towards ECT. The findings underscore the importance of addressing knowledge gaps, dispelling myths, and promoting informed perspectives to enhance the acceptability and utilization of ECT in mental health care. Keywords: electroconvulsive therapy, ECT, knowledge, attitude, perception, Africa
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».