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Enregistrement W4415934920 · doi:10.1371/journal.pone.0335963

Barriers and enablers to help-seeking for common mental disorders among young people in low-income settings: Perspectives from Zimbabwe

2025· article· en· W4415934920 sur OpenAlexaff
Rufaro Hamish Mushonga, Tarisai Bere, Rebecca Jopling, Franklin N. Glozah, Maria Anyorikeya, Tiny Tinashe Kamvura, Suzanne R. Dodd, Arnold Maramba, Denford Gudyanga, Benedict Weobong, Dixon Chibanda, Melanie Abas, Moses Kumwenda

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMental healthYoung adultQuality (philosophy)Mental healthcareMEDLINEKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common Mental Disorders (CMDs), such as depression and anxiety are highly prevalent, particularly among young people globally. In Zimbabwe, contributing factors like poverty, unemployment, and the COVID-19 pandemic have exacerbated these challenges. Despite the pressing need for mental health support among young people, there remains a significant knowledge gap on barriers and enablers to help-seeking for CMDs among this demographic. This study addressed this gap by applying the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) as an analytical framework to explore the unique factors influencing mental health help-seeking among young people in Zimbabwe. Methods We utilised a qualitative research design and conducted 32 semi-structured interviews with young people (15–24 years) across high schools and the Friendship Bench (FB) in Harare between 20 December 2022 and 30 September 2023. Interviews were audiotaped and transcribed verbatim and then coded using an inductive approach to capture patterns grounded in participants’ experiences. Thematic analysis was utilised to develop relevant codes and identify relevant themes. Results Nine themes were generated including six themes related to barriers (factors that hinder help-seeking for CMDs) and three themes related to enablers (factors that facilitate help-seeking for CMDs). Barriers identified include perceived stigma, privacy and confidentiality issues, unavailability of services, lack of awareness, financial challenges and lack of incentives. Enablers identified include raising awareness, implementing school based initiatives and enhancing accessibility and affordability of mental health services. Conclusion This study revealed significant barriers and enablers to help-seeking for CMDs among young people in Zimbabwe. Addressing these multifaceted barriers and leveraging the identified enablers is key to creating supportive systems that encourage young people in low-resource settings to seek and engage with mental health services, ultimately improving their mental wellbeing and overall quality of life.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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