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Enregistrement W4417178309 · doi:10.1016/j.ssmmh.2025.100575

Beyond belief: understanding contexts for help-seeking for severe mental illness in urban slum communities in Dhaka, Bangladesh and Ibadan, Nigeria

2025· article· en· W4417178309 sur OpenAlexaff
Ursula M. Read, Bulbul Siddiqi, Kafayat Aminu, Adeola Afolayan, Aman Haque, Ashrafuzzaman Khan, Nadia Alam, Srividya N. Iyer, Obafemi Jegede, Akinyinka Omigbodun, Olayinka Omigbodun, Tanjir Rashid Soron, Sagar Jilka, S. Daniel Sundar Singh

Notice bibliographique

RevueSSM - Mental Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteDouglas College
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésSlumMental illnessMental healthQualitative researchFocus groupQuality (philosophy)FaithQuality of life (healthcare)Explanatory model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on help-seeking for serious mental illness (SMI) has often focused on the influence of cultural beliefs and explanatory models however a number of factors also influence decisions around treatment including availability, cost and quality of care. This study utilises an ecological framework to explore influences on help-seeking for serious mental illness in deprived urban slum communities in Ibadan, Nigeria and Dhaka, Bangladesh. Interviews and observation were conducted with family caregivers and people with lived experience of SMI. Although in both settings some participants speculated on the role of spiritual agents they also expressed uncertainty around the causes of SMI. Families commonly sought help from both biomedical practitioners and traditional and faith healers Help-seeking was embedded within complex ecologies of care, informed by considerations of quality, efficacy and cost, as much as beliefs. The complexity of influences on help-seeking and dissatisfaction with health services as well as healers suggests that a contextually informed, multi-component approach is needed which addresses health system weaknesses and affordability as well as accessibility.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,332 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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