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Enregistrement W4406900904 · doi:10.2196/59414

A Digital Tool (Technology-Assisted Problem Management Plus) for Lay Health Workers to Address Common Mental Health Disorders: Co-production and Usability Study in Pakistan

2025· article· en· W4406900904 sur OpenAlexvenueno aff
Maham Saleem, Shamsa Zafar, Thomas Klein, Markus Koesters, Adnan Bashir, Daniela C. Fuhr, Siham Sikander, Hajo Zeeb

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésMental healthContext (archaeology)Thematic analysisDigital healthFocus groupStakeholderUsabilityMedicineNursingPsychological interventionHealth carePsychologyQualitative researchBusinessPublic relationsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health remains among the top 10 leading causes of disease burden globally, and there is a significant treatment gap due to limited resources, stigma, limited accessibility, and low perceived need for treatment. Problem Management Plus, a World Health Organization-endorsed brief psychological intervention for mental health disorders, has been shown to be effective and cost-effective in various countries globally but faces implementation challenges, such as quality control in training, supervision, and delivery. While digital technologies to foster mental health care have the potential to close treatment gaps and address the issues of quality control, their development requires context-specific, interdisciplinary, and participatory approaches to enhance impact and acceptance. OBJECTIVE: We aimed to co-produce Technology-Assisted Problem Management Plus (TA-PM+) for "lady health workers" (LHWs; this is the terminology used by the Lady Health Worker Programme for lay health workers) to efficiently deliver sessions to women with symptoms of common mental health disorders within the community settings of Pakistan and conducted usability testing in community settings. METHODS: A 3-stage framework was used for co-producing and prototyping the intervention. Stage 1 (evidence review and stakeholder consultation) included 3 focus group discussions with 32 LHWs and 7 in-depth interviews with key stakeholders working in the health system or at the health policy level. Thematic analyses using the Capability, Opportunity, and Motivation for Behavioral Change (COM-B) model were conducted. Stage 2 included over eight online workshops, and a multidisciplinary intervention development group co-produced TA-PM+. Stage 3 (prototyping) involved 2 usability testing rounds. In round 1 conducted in laboratory settings, 6 LHWs participated in role plays and completed the 15-item mHealth Usability App Questionnaire (MUAQ) (score range 0-7). In round 2 conducted in community settings, trained LHWs delivered the intervention to 6 participants screened for depression and anxiety. Data were collected using the MUAQ completed by LHWs and the Patient Satisfaction Questionnaire (PSQ) (score range 0-46) completed by participants. RESULTS: Qualitative analysis indicated that a lack of digital skills among LHWs, high workload, resource scarcity for digitization (specifically internet bandwidth in the community), and need for comprehensive training were barriers for TA-PM+ implementation in the community through LHWs. Training, professional support, user guidance, an easy and automated interface, offline functionalities, incentives, and strong credibility among communities were perceived to enhance the capability, opportunity, and motivation of LHWs to implement TA-PM+. TA-PM+ was co-produced with features like an automated interface, a personal dashboard, guidance videos, and a connected supervisory panel. The mean MUAQ score was 5.62 in round 1 of usability testing and improved to 5.96 after incorporating LHW feedback in round 2. The mean PSQ score for TA-PM+ was 40 in round 2. CONCLUSIONS: Co-production of TA-PM+ for LHWs balanced context and evidence. The 3-stage iterative development approach resulted in high usability and acceptability of TA-PM+ for LHWs and participants.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,457 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
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