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Enregistrement W4410483148 · doi:10.36368/shaj.v5i1.1079

Training of front-line health workers in Somalia on mental health: A mixed-methods effectiveness study on the implementation of mental health gap action programme (mhGAP)

2025· article· en· W4410483148 sur OpenAlexaff
Mohamed Ibrahim, Salad Abdulwahab, Sk Md Mamunur Rahman Malik, Zeynab Noor, Fei Cheng, Mohamed O. Mohamed, James Ndithia

Notice bibliographique

RevueSomali Health Action Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFront lineMental healthTraining (meteorology)Action (physics)Front (military)Line (geometry)MedicinePsychiatryPsychologyEnvironmental healthPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In 2020, The Federal Ministry of Health, the World Health Organization and the Somali National University rolled out a capacity-building programme called mental health gap action programme (mhGAP). An eight-day training was delivered to 24 front-line health workers serving local communities and internally displaced persons in five regions across south-central Somalia. This study assessed the effectiveness of mhGAP-training in improving participants’ knowledge, understanding and management of priority mental health conditions. Methods: A mixed-methods sequential design was applied to collect and analyze quantitative and qualitative data. Participants responded to pre- and post-tests with 16 multiple-choice questions, tailored to the content of the training. Quantitative data was analyzed using median scores. Four interviews were conducted five months after the mhGAP-training to collect data on value and effectiveness. Qualitative data were thematically analyzed. Results: Median scores were higher in the post-test compared with the pre-test, with 11 (IQR: 9.5-13) in the post-test and 7 (IQR: 4-9.5) in the pre-test. A Wilcoxon signed-ranked test revealed that the post-test score was significantly higher (MD =11, n =24) compared to the pre-test score (Md =7, n =24), z=-3.82, p =0.001, with a large effect size, r =0.5. The participants believed that their new knowledge and clinical skills-set gained had improved readiness for managing mental, neurological and substance use conditions. Conclusion: The findings indicate effectiveness of mhGAP-training for integrating mental health in primary health care. Given the limited human resources capacity and conditions in Somalia, the study has identified a way to expand mental health care to hard-to-reach communities. Training community health workers using a tailor-made training package of mhGAP can establish a continuum of care for marginalized people living with mental health conditions. This may contribute to reducing the substantial treatment gap for mental health care in Somalia.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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