Using formative research to inform a mental health intervention for adolescents living in Indian slums: the ARTEMIS study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Adolescents are vulnerable to stressors because of the rapid physical and mental changes that they go through during this life period. Young people residing in slum communities experience additional stressors due to living conditions, financial stress, and limited access to healthcare and social support services. The Adolescents' Resilience and Treatment nEeds for Mental Health in Indian Slums (ARTEMIS) study, is testing an intervention intended to improve mental health outcomes for adolescents living in urban slums in India combining an anti-stigma campaign with a digital health intervention to identify and manage depression, self-harm/suicide risk or other significant emotional complaints. Methods In the formative phase, we developed tools and processes for the ARTEMIS intervention. The two intervention components (anti-stigma and digital health) were implemented in purposively selected slums from the two study sites of New Delhi and Vijayawada. A mixed methods formative evaluation was undertaken to improve the understanding of site-specific context, assess feasibility and acceptability of the two components and identify required improvements to be made in the intervention. In-depth interviews and focus groups with key stakeholders (adolescents, parents, community health workers, doctors, and peer leaders), along with quantitative data from the digital health platform, were analysed. Results The anti-stigma campaign methods and materials were found to be acceptable and received overall positive feedback from adolescents. A total of 2752 adolescents were screened using the PHQ9 embedded into a digital application, 133 (4.8%) of whom were identified as at high-risk of depression and/or suicide. 57% ( n = 75) of those at high risk were diagnosed and treated by primary health care (PHC) doctors, who were guided by an electronic decision support tool based on WHO's mhGAP algorithm, built into the digital health application. Conclusion The formative evaluation of the intervention strategy led to enhanced understanding of the context, acceptability, and feasibility of the intervention. Feedback from stakeholders helped to identify key areas for improvement in the intervention; strategies to improve implementation included engaging with parents, organising health camps in the sites and formation of peer groups. Trial Registration The trial has been registered in the Clinical Trial Registry India, which is included in the WHO list of Registries, Reference number: CTRI/2022/02/040307. Registered 18 February 2022.
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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 | 0,057 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».