Identificando los Componentes Centrales en Intervenciones y Programas de Salud Mental: una Revisión Bibliográfica
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Leiva Bahamondes, Loreto
Author
dc.contributor.author
Vilches Pinto, Vicente
Admission date
dc.date.accessioned
2024-07-05T19:50:53Z
Available date
dc.date.available
2024-07-05T19:50:53Z
Publication date
dc.date.issued
2021
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/199477
Abstract
dc.description.abstract
El objetivo de esta investigación fue la identificación de los componentes centrales (CC)
de intervenciones y/o programas de salud mental. Los CC son aquellos elementos esenciales e
indispensables que funcionan como núcleo de intervención, los cuales permiten una mayor
eficiencia y rentabilidad en las diferentes etapas de la implementación; conduciendo a decisiones
sobre qué podría ser adaptado o no, según las condiciones locales. El proceso de extracción y
síntesis de datos se realizó en base al marco analítico descriptivo para revisiones de alcance de
Arksey y O’Malley (2005), mediante el cual se examinaron los datos de 33 documentos
seleccionados, con la finalidad de mapear de manera integral y sistemática la literatura e
identificar aquellos conceptos claves, teorías, evidencia o brechas de investigación. Fueron
identificados 154 componentes centrales organizados en 4 dimensiones, las cuales a su vez
contenían subcategorías guiadas metodológicamente. Algunos hallazgos relevantes y a la vez
recomendaciones para investigaciones futuras, dicen relación con un escaso marco conceptual en
torno a los componentes centrales y más aún cuando se trata de las intervenciones en salud
mental; al igual que una débil presencia de indicadores de calidad medibles en relación a las
etapas de transición y evaluación de las distintas intervenciones, comprometiendo también las
posibles adecuaciones respectivas.
es_ES
Lenguage
dc.language.iso
es
es_ES
Publisher
dc.publisher
Universidad de Chile
es_ES
Type of license
dc.rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States