Searching for people with psychosis in the global south: mapping and establishing a case surveillance system in South Africa (PSYMAP-ZN study)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Relatively little epidemiological evidence on psychosis from diverse settings in the Global South exists, where many people with untreated psychosis seek help outside of formal health service settings. Here, we report a preliminary mapping study of formal and informal community resources within a catchment area in South Africa that established an infrastructure that could be used to detect a representative sample of individuals with untreated psychosis. METHODS: PSYMAP-ZN is a 3-year study of incidence, clinical presentation and associated risk factors for untreated psychosis in Msunduzi Municipality in South Africa. We conducted a preliminary mapping study of the region in which we aimed to document all potential providers of care (gatekeepers) in both formal (health services) and informal (folk) sectors, with the purpose of enrolling them in a collaborative case surveillance system. We drew on official sources, local knowledge from key stakeholders and utilised snowballing techniques. RESULTS: We established a surveillance system which included (a) all secondary mental health and primary care services (b) the majority of informal providers (including traditional health practitioners, religious institutions) and (c) a wide range of key informants. CONCLUSION: Expanding the global knowledge base on psychosis to diverse settings in the Global South requires a surveillance and case-detection method that includes (in addition to formal health settings) informal settings and local key informant knowledge in the community. This preliminary 'mapping' process established a platform for the ongoing PSYMAP study of untreated psychosis in South Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».