Characterizing modifications to the mental health gap action programme (mhGAP) intervention guide during implementation in low- and middle-income countries using the framework for reporting adaptations and modifications to evidence-based interventions: a systematic review of reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low- and middle-income countries (LMICs) allocate a disproportionately small fraction of their healthcare budgets to mental health, leading to a treatment gap exceeding 75%. To address this disparity, the World Health Organization (WHO) introduced the Mental Health Gap Action Programme (mhGAP), aiming to integrate mental healthcare into primary and community care settings. Central to this initiative is task-sharing: empowering non-specialist healthcare providers to detect and treat mental disorders. Adaptation and modification of mhGAP to the national and local contexts is an integral aspect of the guidelines. METHODS: This systematic review of reviews employs the Framework for Reporting Adaptations and Modifications-Expanded (FRAME) to document and characterize modifications to mhGAP implementation in LMICs. The databases searched included Embase, PubMed, PsycINFO, CINAHL, Google Scholar, Cochrane, and Web of Science. Reviews selected in stage 1 were used to find empirical studies from which relevant data was extracted. RESULTS: Narrative synthesis suggests that modifications primarily focus on content, delivery, and training methods, with limited attention to scaling up. Modifications adopt top down, yet consultative and participatory approaches. There is a notable lack of reporting on challenges, processes, and outcomes. Recommendations have been made to expand FRAME, namely, sources of knowledge, financial and temporal resources employed during the process of modification. CONCLUSION: Modifications are essential for adapting interventions to diverse settings, yet they are often researcher-led with limited stakeholder involvement. Better documentation-particularly on challenges and outcomes-is needed. Strengthening frameworks like FRAME can improve reporting, optimize resources, and enhance implementation and scale-up in similar contexts.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».