Effectiveness of barber-facilitated “Doing What Matters in Times of Stress” intervention among urban literate youths in Western Kenya: A cluster randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
Youth with mental health disorders are a growing concern in Kenya, yet services are inaccessible. "Doing What Matters in Times of Stress (DWM)" is a scalable self-help intervention that can be delivered by lay providers. However, its effectiveness in low-resource, non-humanitarian settings is unknown. We evaluated the effectiveness of barber-facilitated DWM intervention in reducing psychological distress, while improving functioning and resilience among literate urban youths in Western Kenya. This cluster randomised trial involved 15 barbers in intervention group and 15 in the waiting-list control. Barbers were from 30 barbershops in Bungoma and Kitale towns, aged 18-30 years and literate in English. Using mental health-themed music as an entry point, barbers recruited youth aged 18-29 years, fluent in English, and had mild or moderate psychological distress and functioning difficulties. Intervention participants received DWM guide and/or audios, supported by barbers through three individual sessions. Waiting-list control participants received the intervention after five weeks. Outcome measures included Patient Health Questionnaire (PHQ-9), Generalised Anxiety Disorder-7 (GAD-7), Perceived Stress Scale (PSS-10) and psychological outcome profiles (PSYCHLOPS). We analysed data using cumulative ordinal multilevel models. Between 31st July 2023-27th January 2024, 330 eligible youths were enrolled (n = 158, from 11 intervention arm barbers and n = 172 from 10 control barbers). Post-intervention, intervention group youth had 95%, 82% and 71% lower odds of higher depression (AOR = 0.05, 95% CI 0.02-0.10, p < 0.001), anxiety (AOR = 0.18, 95% CI 0.09-0.34, p < 0.001) and stress (AOR = 0.29, 95% CI 0.12-0.71, p = 0.007), respectively. They also had 86% lower odds of higher self-identified problem severity scores (AOR = 0.14, 95% CI = 0.08 -0.27, p < 0.001) and 4.3 times higher odds of higher resilience levels (AOR = 4.33, 95% CI 2.00-9.36, p < 0.001). DWM effectively reduced psychological distress and improved resilience among youths. Barbershops are promising community places for mental health promotion. Long-term, multi-site studies are required to assess outcome sustainability and scalability. Trial registration: Pan African Clinical Trials Registry PACTR202306502042812.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».