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Enregistrement W4411923106 · doi:10.1186/s13033-025-00671-z

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

2025· review· en· W4411923106 sur OpenAlexaff
Harikeerthan Raghuram, Akanksha Jayant Rajguru, Mythili Menon Pathiyil, A. C. Brahmbhatt, Anant Bhan, Jessica Spagnolo, John A. Naslund

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mental Health Systems · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychological interventionCINAHLMental healthGlobal mental healthMedicineImplementation researchHealth administrationStakeholderStakeholder engagementNursingPublic healthPsychiatryPolitical sciencePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Résumé présentoui

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