Policy Research Working Paper 8872 Group‐Based Cognitive Behavioral Therapy (CBT) Training Improves Mental Health of SME Entrepreneurs Experimental Evidence from Conflict‐Affected Areas of Pakistan Priyam Saraf Tasmia Rahman Julian Jamison Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice June 2019 Policy Research Working Paper 8872 Abstract Mental health, well-being, and lasting economic outcomes immediate post-intervention period. Based on analysis of are intimately connected. However, in geographies marked pooled data across two follow-up rounds (at five weeks and by fragility, conflict, and violence (FCV), entrepreneurs three months post-intervention), entrepreneurs in the treat- of small and medium size enterprises (SMEs) experience ment group experienced statistically significant reduction chronic stress and poor mental health on a regular basis. in the intensity and prevalence of depression and anxiety These issues can hamper performance and quality of life symptoms (measured by the Patient Health Question- for the entrepreneurs, and can dampen the benefits of naire Anxiety and Depression Scale) and higher levels of existing financial and business assistance programs. Few well-being (measured by the World Health Organization proven rigorous interventions are known. This study tests Well-Being Index) compared with the control group. The the hypothesis that a five-week group Cognitive Behavioral effect was marked for those experiencing mild/moderate Therapy (CBT) training called Problem Management Plus levels of depression and anxiety, suggesting the clinical for Entrepreneurs (PM+E), in combination with financial value of such low touch interventions. Overall, the study assistance, could be more effective at reducing psycho- demonstrates that empirical research through Randomized logical stressors of SME entrepreneurs in FCV contexts Control Trials (RCTs) can be conducted in challenging, than financial assistance alone. Meaningful and statistically FCV settings through appropriate rapid training of local significant improvements in mental health were achieved, researchers and non-specialist providers (NSPs) at a low with improvements persisting and increasing beyond the cost, yielding scalable programmatic and policy level lessons. This paper is a product of the Finance, Competitiveness and Innovation Global Practice in collaboration with the Mind, Behavior and Development Unit. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/prwp. The authors may be contacted at psaraf@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Group‐Based Cognitive Behavioral Therapy (CBT) Training Improves  Mental Health of SME Entrepreneurs:    Experimental Evidence from Conflict‐Affected Areas of Pakistan1  Priyam Saraf  Tasmia Rahman  Julian Jamison  JEL: C10, C93, D80, D90, I31, J17, J24, L25, L26, O15  Keywords: randomized field experiments, entrepreneurship, fragility, conflict, violence, uncertainty,  mental health, depression, anxiety, well‐being, stress, cognitive behavioral therapy, human capital, small  medium enterprises, risk, behavioral economics.  1 This working paper summarizes the motivation, randomized control trial set‐up, results, and study limitations published in the  main report (Saraf, 2019). The experiment was funded by the joint WBG‐IFC SME Launchpad Fund, the State and Peacebuilding  Fund (SPF), a research grant from the Development Economic Group (DEC), and support from the Multi‐Donor Trust Fund (MDTF).  Tara Beteille, Leonardo Iacovone, Patricio Marquez, and Steven Commins provided valuable peer review comments. With Priyam  Saraf,  Julian  Jamison,  Atif  Rahman,  Usman  Hamdani,  Duolao  Wang,  and  Mohammad  Naseem  Khan  contributed  as  co‐ investigators at different stages of the experiment. Kiran Afzal, Keiko Nagai, Javed Iqbal, Sarmad Hussain and Raja Muhammad  Nasir  supported  implementation  of  the  experiment  in  conflict‐affected  provinces  with  contributions  from  the  Human  Development Research Foundation team. Helpful inputs were received at various stages from Charles Lor, Siddhartha Sharma,  Victoria Levin, Ganesh Rasagam, Denis Medvedev, Miriam Bruhn, Miguel Gallardo, Zafer Mustafaoglu, Najy Benhassine, Martin  Kanz, Mariana Pereira, Sebastien Molineus, John Speakman, Klaus Tilmes, Nabila Assaf, Suhail Kassim, Natalia Agapitova, and  Elvira Van Deele (in no particular order). Participants at the World Bank Human Development Week Seminars during June 24‐28,  2019 in Washington D.C. and at the Global Mental Health Ministerial Summit (Lancet Commission) on Oct 9–10, 2018 in London  contributed comments. The interpretations, and any errors associated with it, remain the authors’ responsibility. Corresponding  author: Priyam Saraf, Economist, World Bank (psaraf@worldbank.org).  1. Introduction  The increase in conflict and natural disasters around the world has affected nearly 132 million  globally, with conflict continuing to be the main driver of growing humanitarian needs (UNOCHA  2019).  The  pattern  of  fragility,  conflict,  and  violence  (FCV)  engulfing  many  parts  of  the  world  today is associated with long‐term psychological consequences (Murthy and Lakshminarayana  2006). Parts of the Khyber Pakhtunkhwa (KPK) province and the Federally Administered Tribal  Areas (FATA) of Pakistan have suffered from such armed conflict for the last 3 decades. The 2009‐ 10 insurgency and subsequent security operations displaced an estimated 2 million people from  both regions. Severe damage to infrastructure and livelihoods has negatively impacted the social  and economic fabric of the entire region, which now ranks among the poorest in the country.  Epidemiological studies from these areas in Pakistan have shown high rates of common mental  disorders (such as depression and anxiety) among the general population.  A meta‐analysis of a  subset  of  relatively  rigorous  post‐conflict  surveys  showed  the  prevalence  of  depressive  symptoms to be around 17.3 percent (Steel and others 2009).2 Global estimates of productivity  losses due to depression are estimated to be around US$1 trillion dollars per year globally (World  Health Organization (WHO) 2017). In this context, the question of the impact of common mental  disorders, such as depression and anxiety, on economic productivity in FCV regions is a critical  one  (British  Psychological  Society  2011).3  Since  economic  activity  in  FCV  regions  is  heavily  dominated by small and medium enterprises (SMEs) whose owners are prone to high levels of  stress (Ang, 1991), it is pivotal to understand better the extent of prevalence of mental health  challenges  among  SME  entrepreneurs  as  well  as  its  impact  on  their  health  and  economic  outcomes.   Mental  health,  well‐being,  and  lasting  economic  outcomes  are  intimately  related.  The  WHO  defines mental health as “a state of well‐being in which every individual realizes his or her own  potential, can cope with the normal stresses of life, can work productively and fruitfully, and is  able to make a contribution to her or his community” (WHO 2014). There are several arguments  to be considered for why researchers interested in improving economic outcomes in a broader  sense  need  to  focus  on  the  mental  health  and  well‐being  of  SME  entrepreneurs,  rather  than  focusing on productivity alone. First, well‐being is a multi‐dimensional construct that is a robust  predictor  of  health,  productivity,  and  retention  outcomes  at  the  firm‐level  (Sears  and  others  2013). Second, depression in parents is associated with children’s poorer physical health, lower  human  capital  attainment,  and  the  onset  of  psycho‐pathology  later  in  life,  leading  to  multi‐ generational  suboptimal  health  and  economic  outcomes  (National  Research  Council  (US)  and  Institute  of  Medicine  (US)  Committee  on  Depression,  Parenting  Practices,  and  the  Healthy  Development of Children 2009). Finally, from a social justice point of view, freedom to achieve  well‐being  is  of  primary  moral  importance,  and  is  to  be  understood  in  terms  of  people's                                                               2 The unadjusted weighted prevalence rate of depression across all studies was found to be 30.6 percent. A more conservative  estimate, based on 26 surveys that combined diagnostic interviews with representative samples, found the prevalence across  the studies to be 17.3 percent.    3 Common mental disorders are defined as depression, generalized anxiety disorder (GAD), panic disorder, social anxiety  disorder, phobias, obsessive‐compulsive disorder (OCD), and post‐traumatic stress disorder (PTSD).   2    capabilities, that is, opportunities to do and be what they have reason to value (Sen 2000). Lack  of mental health affects this freedom as well as the ability to lead a productive and healthy life.     Despite this, there is very little research about interventions that could address the poor mental  health among small business owners in rebuilding the economy of conflict‐affected regions. Most  interventions for SME entrepreneurs restrict themselves to improving sales or profits at the firm  level (which are important for growth and job creation), but tend not to look more deeply at  questions  of  quality  of  life,  human  capital,  and  related  inter‐generational  effects  of  SME  entrepreneurs. Towards filling some of the gaps in this area of work, the aims of this study are  threefold:    1)  to  develop  a  research  toolkit  to  enable  rapid  and  safe  collection  of  data  from  conflict‐affected  settings  to  inform  intervention  development;  2)  to  develop  a  feasible  and  culturally  appropriate  psychosocial  training  intervention  to  improve  mental  health  and  well‐ being  outcomes  of  SME  entrepreneurs;  and  3)  to  evaluate  the  feasibility  and  impact  of  implementing the intervention in this population.   As peace has returned to the region, the 2012 World Bank‐supported Economic Revitalization of  KPK  and  FATA  Project  (ERKF)  is  working  toward  the  rehabilitation  of  SMEs  and  the  creation/restoration of jobs.  This support is in the form of financial cash transfers, or grants,  provided to individuals who then use the funds to re‐establish businesses affected by conflict in  their locality. The envisioned mental health and well‐being intervention, which aims to improve  psychosocial and business outcomes of SME entrepreneurs, was built on the ERKF program in  KPK.   The key questions explored in this study are:   What is the incidence of mental health conditions among SME entrepreneurs in low‐ capacity or FCV contexts? Is it a problem ‐ why focus on it?    Are there existing psychosocial interventions that can be leveraged to improve mental  health among SME entrepreneurs in FCV contexts? How can these interventions be  adapted to the local/ KPK context?   To what extent is the chosen psychosocial intervention effective in improving mental  health and well‐being of SME entrepreneurs in the KPK region, when combined with  cash grants (compared to cash grants only)?    To what extent does the chosen psychosocial intervention improve business outcomes?   The first two questions are addressed through the literature review and a qualitative analysis  conducted at the baseline. The midline evaluation of the intervention is used to answer the third  question. As it is associated with business performance outcomes, the fourth question requires  a  longer  period  to  be  properly  addressed.  This  paper,  therefore,  focuses  on  the  first  three  questions, with the fourth being the subject of a longer‐term endline assessment to be completed  18 months post‐intervention.   This paper documents the incremental effects of a five‐week group Cognitive Behavioral Therapy  (CBT)  based  training  intervention  ‐  over  and  above  the  effect  of  receiving  cash  grants  ‐  on  reducing depression and anxiety, as well as improving well‐being among SME entrepreneurs in  conflict‐affected  parts  of  Pakistan.  Entrepreneurs  in  the  treatment  group  received  the  3    intervention as well as cash grants, whereas those in the control group received only cash grants.  The study, conducted with 235 SME entrepreneurs, found that CBT leads to improvements in  mental health outcomes in the short run. Meaningful and statistically significant improvements  in  mental  health  were  achieved,  with  improvements  persisting  and  increasing  beyond  the  immediate post‐intervention period. Three months after the intervention, based on analysis of  pooled data across two follow‐up rounds (at five weeks and three months post‐intervention),  entrepreneurs  in  the  treatment  group  experienced  statistically  significant  reduction  in  the  intensity and prevalence of depression and anxiety symptoms (measured by the Patient Health  Questionnaire Anxiety and Depression Scale) and higher levels of well‐being (measured by the  WHO‐5 Well‐Being Index) compared with the control group. The effect was marked for those  experiencing mild/moderate levels of depression and anxiety, indicating the clinical value of such  low touch early interventions. Overall, the study demonstrates that empirical research through  Randomized  Control  Trials  (RCTs)  can  be  conducted  in  challenging,  FCV  settings  through  appropriate rapid training of local researchers and non‐specialist providers (NSPs) at a low cost,  yielding scalable programmatic and policy level lessons.    2. Why Focus on the Mental Health and Well‐Being of SME Entrepreneurs?  2.1 Global Literature Review   It is widely recognized that SMEs are a lifeline for job creation and economic growth in developing  countries,  including  those  affected  by  fragility,  conflict,  and  violence  (FCV).  However,  SME  entrepreneurs deal with unusually high levels of uncertainty and experience cognitive resource  depletion,  which  have  high  psychological  and  physical  health  costs  (Fernet  and  others  2016;  Monsell 2003). Studies show that individuals with a leadership predisposition and independent  work arrangements, including entrepreneurs, tend to be more vulnerable to stress, alienation,  loneliness, emotional turmoil, and burnout (Rokach 2014; Akisal and others 2005). Given the co‐ morbidity of stress prevalence with physical and mental health conditions, the risk of rising health  care costs due to job stress for entrepreneurs can be significant (Buttner 1992; Jamal 1997; Jamal  and Badawi 1995; Lewin‐Epstein and Yuchtman‐Yaar 1991).   Compared to large enterprises, SME entrepreneurs are at a greater risk for depression, anxiety,  and other mental health conditions  (Akande 1994; Ang 1991; Boyd and Gumpert 1983; Cocker,  Martin, Scott, Venn, and Sanderson 2013). SME entrepreneurs lacking diversified capital, stable  sources  of  income,  or  delegation  opportunities  tend  to  suffer  from  more  stress  and  anxiety  compared with their peers in salaried jobs or those working in larger firms. The high cognitive  burden experienced by SME entrepreneurs can lead to weakened psychological health that can  hinder their capacity to decide and act, thereby increasing counter‐productive work behaviors.  This can result in lower sales turnover over the long run (Akende 1994; Dewe and Guest 1990;  Harris and others 1999).     In FCV contexts, the combination of regular business‐related entrepreneurial stressors with the  uncertainties  in  the  external  environment  can  amplify  poorer  psychological  outcomes  and  hamper  business  performance  (Saraf  and  others  2018).  The  high  levels  of  unpredictability,  4    perceived risk, and cognitive depletion among entrepreneurs in such contexts can, in turn, lead  to poor psycho‐emotional and psycho‐pathological outcomes (Ahmad and Salim 2009; Grant and  Ferris 2017; Rockmore 2016; Tahir 2016).     The literature points to three mechanisms by which stress can affect the business performance  of  SME  entrepreneurs,  namely:  (i)  the  depletion  of  psychological  resources,  which  lowers  performance by reducing their capacity to cope with work‐related stress, as well as their ability  to  perform  complex  tasks  (Fernet  and  others  2016;  Harms  and  others  2017;  McGuire  and  Botvinick  2010;  Meglino  1977;  Spears  2011;  Vohs  and  others  2008);    (ii)  erosion  of  their  influencing  and  motivating  role  within  the  organization  due  to  anxiety  and  depression,  which  leads to a negative mood contagion effect on employees, including communication barriers, an  increase  in  conflict  and  absenteeism,  and  lower  team  performance  (Brummelhuis  and  others  2014;  Harms  and  others  2017;  Johnson  2008;  Sy,  Côté,  and  Saavedra  2005);  and  (iii)  counterproductive work behavior  as a result of reduced self‐regulation capacity and weakened  cognitive  controls  (Boye  and  Jones  1997;  Tucker  and  others  2009).    All  these  result  in  lower  productivity, which is defined as lost value for the enterprise, typically defined as being away  from  work  (for  example,  short‐term  absenteeism),  or  not  being  fully  productive  in  meeting  expectations while at work (defined as presenteeism) (Sears and others 2013).  Even though there are several programs targeting SME growth and entrepreneurship policy in  FCV  contexts,  most  of  these  do  not  focus  on  improving  the  psychological  well‐being  of  entrepreneurs, which could be a path to improved productivity through the expansion of their  capability to function (Sen 2000). To the best of our knowledge, almost no empirical work exists  in the domain of understanding what would enable a sense of greater well‐being among SME  entrepreneurs, and whether enhanced well‐being is linked to better business outcomes. These  are some of the gaps the study aims to fill.     Despite  the  strong  empirical  evidence  regarding  the  poor  mental  health  status  of  SME  entrepreneurs,  market  failures  and  constraints  in  FCV‐affected  countries  prevent  appropriate  support services from reaching them. These constraints are well‐acknowledged in the economic,  public health, and anthropology literature: information asymmetries in the health system that  collect information only from in‐coming patients, a crippling shortage of trained health providers,  cultural norms that regard adult breadwinners (especially men) as invincible, to name a few.     The training intervention was not aimed at resolving the market failures mentioned above but it  helped to test two mechanisms that contribute to alleviating them. On the supply side, the pilot  tested  whether  rapidly  trained  non‐specialist  providers  (NSPs)  could  help  in  executing  psychosocial well‐being interventions effectively. On the demand side, it gathered evidence on  the type of framing and messaging which would help navigate the cultural norms and increase  demand  for  such  services.  These  results  would  inform  policy  decisions  on  how  to  scale  approaches  that  were  piloted  in  addition  to  undertaking  a  systematic  reform  of  the  health  system. These reforms are, however, outside of the scope of discussion of this paper.      5      2.2 Rapid Needs Assessment of Stressors in Pakistan’s KPK Province  To  seek  a  deeper  understanding  of  the  contextual  factors  and  training  needs  of  SME  entrepreneurs working in Pakistan’s KPK areas, a needs assessment was conducted using a semi‐ structured  interview  guide  that  explored  the  nature  of  the  problems  entrepreneurs  face,  perceived causes and their effects, as well as current practices in dealing with the impact of these  challenges.  This  was  piloted  among  a  small  sample  of  17  SME  entrepreneurs  who  were  ERKF  grantees (see Annex 1 for details on the rapid needs assessment sample).   The Assessment confirmed that the chronic adversities prevailing in KPK manifest themselves in  the form of ‘distress’ for SME entrepreneurs (for example, inability to concentrate on work, poor  sleep  and  appetite,  low  self‐esteem,  anxiety  about  future  of  their  businesses,  etc.)  (Saraf,  Rahman, Hamdani, Jamison, and others, 2018). Participants linked these feelings of distress to  low  mood  and  low  energy,  impaired  quality  of  life,  poor  self‐esteem,  and  increased  conflicts  within the household. Distress also caused feelings of negativity, hopelessness, and agitation —  leading to suicidal thoughts in some cases. In the long‐term, these were linked with the inability  to problem solve and innovate, low quality of work, and low return on investments. All of these,  collectively, were impacting their sense of well‐being and their productivity.   The Assessment also identified the potential utility of a psychological intervention program to  improve the resilience, productivity, and personal efficacy of SME entrepreneurs. It highlighted  the need to deliver training in the local language (Urdu), form groups based on `affinity’ (that is,  key characteristics such as gender, education, and business type), and hold sessions in a central  location that is accessible, acceptable, and safe for both male and female entrepreneurs. These  provided useful guidance in the design of the intervention. More details about the rapid needs  assessment and its findings are found in Chapter 2 of the main report (Saraf, 2019).   BOX 1: Rapid needs assessment results: Major causes of perceived stress among SME entrepreneurs in  the KPK region of Pakistan  Findings show unacknowledged mental well‐being issues experienced by SME entrepreneurs and their  common causes. The following issues emerged as major causes of perceived stress:    i. Safety and security concerns: Due to frequent violence, people report being in constant fear for their  safety  and  the  safety  of  their  loved  ones.  Their  activities  are  strictly  monitored  through  ongoing  surveillance by law enforcement agencies. This restricts business activities by limiting the movement of  international business delegates in the region, as well as by impeding the promotional, sales, and capacity‐ building activities of businesses.     ii. Financial difficulties: Since most businesses were either destroyed or experienced significant drops in  sales due to the security crisis, financial difficulties were reportedly widespread. Most entrepreneurs say  that  they  lack  the  financial  resources  to  reestablish  and  sustain  their  businesses.  As  such,  they  have  resorted to loans, which become difficult to repay due to unfavorable economic conditions for businesses,  including inflation (which lowers sales).     iii. Lack of appropriate skills: Entrepreneurs perceive that they lack the appropriate technical and soft skills  to run their businesses, and view such deficiencies as barriers to achieving higher productivity and product  6    quality. The low quality leads to low returns on investments, and decreased profitability and earnings for  everyone — lowering enthusiasm in consequence.     iv.  Disturbance  in  family  life:  Entrepreneurs  report  that  the  uncertainties  lead  to  distress and  frequent  disagreements in their personal, professional, and family lives. The unstable socio‐political environment,  financial constraints, and long working hours are perceived to disturb their work‐life balance. This, in turn,  impairs their family and social lives, and for some, the lack of family support can make this situation worse.      v. Gender‐specific issues for female entrepreneurs: Pervasive social and cultural barriers, lack of technical  skills, limited availability of capacity building opportunities, household responsibilities, and lack of  financial and emotional support from families were reported as additional barriers for female  entrepreneurs.     Source: World Bank Group, 2018; Saraf, Rahman, Hamdani, Jamison, and others, 2018    3. Psychosocial Training Interventions  3.1 Literature on Relevant Interventions  Behavioral economics and cognitive psychology provide a set of tested tools to address stress  and cognitive resource depletion, including restoration of emotional well‐being in the workplace.  One key approach found across psychological interventions is CBT. It has been commonly used  in psychological settings, and more recently, in economic interventions with youth and adults in  FCVs. Greater exploration of this approach in the context of mental health improvements for SME  entrepreneurs in FCV situations is documented in the following paragraphs.  The simple  idea behind  CBT  (Figure  1)  is  that an  individual’s unique  patterns  of  thinking  (cognition) and feeling are significant factors in how they experience their surroundings and the  type of actions they take (behavior), both desirable and undesirable. As these patterns have such  a  significant  impact  on performance,  it  follows  that addressing these  patterns  —  where  they  have become maladaptive due to mitigating circumstances — can change their experience of the  world and hence, actions and performance (Martin 2016).  CBT workshops can help to generate  a more positive outlook, developing resilience and improving decision‐making abilities and will‐ power. CBT tends to be short (3‐4 months) and inexpensive (US$300‐$750 per participant). It can  include somatic interventions, such as deep breathing exercises. In some cases, CBT has been  delivered by NSPs with positive results.              7    Figure 1: Cognitive Behavioral Therapy Framework    Source: Cognitive Behavioral Therapy LA (http://cogbtherapy.com/about‐cbt/)  Traditionally,  CBT  has  been  used  in  the  context  of  mental  health  and  has  been  shown  to  successfully reduce depression across various clinical demographic groups (Craigie and Nathan  2009; Fava and others 2004; Kessler and others 2009; Mataix and others 2015; Mohr and others  2005;  Spector  and  others  2014;  Rahman  and  others  2019).  Evidence  of  successful  CBT  applications and similar psychosocial interventions is now growing to include non‐mental health  areas  as  well.  One  of  the  most  effective  applications  of  CBT  is  the  “Becoming  a  Man”  (BAM)  program,  which  succeeded  in  significantly  reducing  violent  crime  arrests  and  improving  both  school engagement and graduation rates among at‐risk adolescents in Chicago. The changes can  be attributed to slowing down the thought process of individuals to allow for “slow”, deliberative  reflection to override “fast”, automatic decision‐making (Heller and others 2013, 2015).   A similar study in Liberia used a CBT module designed to foster self‐regulation, patience, and a  non‐criminal identity and lifestyle for at‐risk youth. It succeeded in dramatically decreasing crime  and violence (especially when followed by a cash grant) (Blattman and others 2017). A study in  the  Netherlands,  conducted  with  self‐employed  individuals,  used  two  types  of  CBT.  One  was  delivered  by  psychotherapists  and  the  other  was  provided  by  labor  experts.  The  goal  was  to  successfully reduce the number of sick days taken due to psychological complaints (for example,  anxiety, depression, burnout), and improve psychological outcomes (Blonk and others 2006).  More  recently,  a  number  of  trials  have  been  conducted  using  the  CBT‐informed  Problem  Management Plus (PM+) module. This intervention tends to be brief, group‐based, and can be  delivered by NSPs. One such study in rural SWAT, Pakistan, used a group‐based CBT module to  achieve clinically significant reductions in depression and anxiety among women with common  mental disorders (Rahman and others 2019).   Some non‐CBT approaches have proven effective to improve business outcomes. In an action‐ regulation  training  experiment,  focusing  on  self‐regulation  and  active  behavior  in  entrepreneurship improved personal initiative behavior and led to increases in sales (27 percent)  and the number of employees (35 percent) (Frese and others 2016). Following a similar approach,  8    a  recent  study  in  Togo  used  a  psychology‐based,  personal  initiative  training,  which  taught  proactive mindset and focused on entrepreneurial behaviors. It led to an increase in firm profits  by 30 percent (compared to an 11 percent increase with traditional business training) (Campos  and others 2017). In both studies, however, there was no baseline verification to assess whether  the participants were experiencing mental health challenges, and whether the training improved  mental health and well‐being outcomes.  A summary of the core themes, structure, and delivery of each curriculum is provided in Annex  2.  However, the literature is relatively scant when it comes to rigorous impact evaluations of  CBT‐based approaches for entrepreneurs, which represents an area of opportunity for this study.     3.2 Development of PM+E (Problem Management Plus for Entrepreneurs)  Curriculum for KPK Entrepreneurs  Among the several available CBT curricula, the Problem Management Plus (PM+) curricula was  chosen and adapted for this intervention for three reasons.4 First, its focus on managing stress,  problem management, behavioral activation, and strengthening social support was found to be  relevant to the issues faced by entrepreneurs as revealed by the rapid needs assessment. Second,  the literature showed that it has already been tested in KPK for contextual validity, albeit for  different clinical beneficiary groups. This ensured that the language of the standard curriculum  was  appropriately  tested  for  this  local  context,  and  that  it  could  be  further  built  on.  Finally,  compared to some other curricula, it could be delivered by trained NSPs. This would be a critical  factor for implementation in conflict‐affected areas that report a crippling shortage of technical  staff. All these factors would allow for the intervention to be implemented on time, at a low‐cost,  and at the appropriate scale.   Once the core PM+ curriculum was identified, the framing of the curriculum was adapted to make  it  feasible  to  implement  among  SME  entrepreneurs  who  tend  to  be  high‐achievers  and  are  suffering from an  unrecognized burden of mental health problems but not clinically diagnosed  yet. The revised curriculum was called PM+E (Problem Management Plus for Entrepreneurs).5  The  curriculum  was  contextualized  in  leadership  and  adaptive  skills  and  focused  on  self‐ improvement  for  well‐being  and  business  outcomes  rather  than  use  the  traditional  language  found in the PM+ curriculum. Such framing helped to improve the acceptability of the training  program among SME entrepreneurs and circumvent the cultural reservations around “mental  health”.  For  example,  distress‐generating  scenarios  and  anonymized  real‐life  case  studies  ‐  pertinent to the business community ‐ were included in the curriculum with lessons on stress  management,  problem  solving,  behavioral  activation,  strengthening  social  networks,  and  self‐ care.  In  doing  so,  rather  than  targeting  specific  treatments  for  clinical  individuals,  the                                                               4 Permission obtained from WHO for use of the Urdu curriculum and its adaptation. (Source:  https://www.who.int/mental_health/emergencies/problem_management_plus/en/)  5 Henceforth, PM+ and PM+E will be used interchangeably throughout the report.  9    intervention focused on adaptive skills for at‐risk non‐clinical populations, which increased its  acceptability among SME entrepreneurs.   The PM+E intervention was designed to provide the entrepreneurs with a skillset that could be  applied  to  stressful  situations  in  their  everyday  life  and  work  to  help  them  to  negotiate  such  challenges  in  an  adaptive  fashion.    The  core  content  of  the  5‐week  training  intervention  is  summarized below.   1. Stress  management:  The  stress  management  strategy  improves  the  management  of  stress related to business and personal problems and helps participants to remain calm  during moments of stress. This includes somatic and deep breathing exercises.  2. Problem  solving:  This  is  a  strategy  to  apply  in  situations  where  a  participant  is  experiencing practical problems (for example, loss in business, conflict in the family, and  so on). It gives participants real‐time tools to deal with daily problems, such as breaking  down  a  complex  problem  into  what  is  within  their  control  and  what  is  outside,  and  strategies to respond to both categories.   3. Behavioral activation: This strategy is aimed at improving participants’ levels of activity  (relevant particularly where regular activity has been affected due to stressful conditions).  In addition, it introduces participants to an “experimental mind‐set” to encourage them  to break out of the vicious cycle of the problems/adversity by trying out different ways of  managing the challenges of everyday life.   4. Strengthening  support  network:  Individuals  with  distress  can  isolate  themselves  from  supportive people and organizations. The module focuses on strategies for strengthening  a participant’s social support network (for example, with trusted friends, family members,  co‐workers, or community organizations) that can promote well‐being.   5. Self‐care:  This  strategy  is  centered  around  principles  of  peace  and  calmness  that  participants  can  use  to  take  better  care  of  themselves  and  improve  their  physical  and  mental health.      The  training  is  brief,  consisting  of  five  days  of  face‐to‐face  training  spread  over  five  weeks,  followed by Whatsapp reminder messages. A ‘cascade’ model of training and supervision was  used that involves the training of local coaches in the curriculum by master trainers. The cascade  model  of  training  and  supervision  was  tailored  to  address  the  lack  of  specialists,  as  well  as  mobility restrictions and security concerns of delivery agents and participants in such settings.  More details about the training the trainer module and quality control mechanisms can be found  in Chapter 3 of the main report (Saraf, 2019).  4. Theory of Change and Key Outcomes  It is hypothesized that the PM+E intervention would improve mental health outcomes through  reduced intensity and prevalence of depression and anxiety symptoms. Because mental health  and well‐being are intimately linked, concurrent improvements in well‐being are expected as the  mental  health  of  entrepreneurs  improves.  Over  time,  this  would  lead  to  better  business  performance, such as increased sales, reduced employee turnover, and lower absenteeism rates  within the firm. These tangible improvements at the firm level are likely to be mediated by a  10    number of potential impact pathways (or pro‐adaptive behaviors), which enable entrepreneurs  to be more productive in the workplace. While the current literature does not provide concrete  evidence  on  the  types  of  pro‐adaptive  behaviors  that  facilitate  improvements  in  business  performance  of  SME  entrepreneurs  in  FCV  environments,  it  is  hypothesized  that these  would  include  behaviors  such  as  better  social  networking,  lower  counterproductive  work  behavior,  better work‐life balance that prevents burnout, and proactive decision‐making (see Figure 2).  In this sense, the theory of change posits that improved individual mental health (as measured  by a reduction in the prevalence and intensity of depression and anxiety symptoms) and,  relatedly, improvements in well‐being, will result in improved business performance via pro‐ adaptive behaviors.   Figure 2: Theory of Change  Endline (at 18 months):   Longer term results    Source: Saraf, 2019  Since  changes  in  firm  performance  take  longer  to  manifest,  the  primary  focus  of  this  midline  report is improvements in the intensity and prevalence of depression and anxiety symptoms. This  was measured using the Patient Health Questionnaire‐ Anxiety and Depression Scale (PHQ‐ADS),  where a score of 10 or above indicates prevalence of anxiety and depression (ranging from mild  to severe). A secondary, but closely related outcome variable,  is well‐being, measured by the  WHO  (Five)  Well‐being  Index  (WHO‐5).    In  addition  to  these  key  variables,  the  study  also  measures additional variables at both baseline and the subsequent rounds to understand some  current behaviors of entrepreneurs and, eventually, to shed light on the pathways through which  improved  mental  health  and  well‐being  could  lead  to  better  business  performance.  At  this  juncture,  business  performance  indicators  are  not  reported.  These  variables  will  be  collected  during the endline survey. See Annex 3 for details on short‐term and long‐term business‐relevant  outcome measures that will be used to assess the results of the interventions.    11      5. Sample and Experiment Design  The 2012 World Bank Group‐supported Economic Revitalization of KP and FATA (ERKF) project  provided a unique setting to compare individuals who received a cash grant to rebuild or establish  businesses in the conflict‐ affected area with individuals who received both a grant and the 5‐ week PM+E training intervention. This allowed for the testing of the hypothesis that financial  assistance coupled with the psychosocial training would be more effective than just receiving  cash grants in reducing depression and anxiety, the most common manifestations of psychosocial  distress.   5.1 Sample Size Calculations  The unit of randomization in the study was individual entrepreneurs, with an equal number of  entrepreneurs  randomized  into  the  intervention  and  control  groups.  The  sample  size  was  estimated using a recent study that measured changes in the occurrence of depressive symptoms  as measured by the PHQ‐9 (as a proxy for the PHQ‐ADS, which has not been applied in similar  contexts). The study utilized a sample of primary care (clinical) participants in the same area of  Pakistan that showed a similar PM+ intervention had an effect size of 0.725 with a PHQ‐9 total  score as the outcome.  An effect size which is one‐third of the precedent effect size was assumed  because the current sample was not derived from a clinically‐referred population. Factoring this  in, a 20 percent reduction (roughly, one‐third of 0.725) in the occurrence of psychological distress  was considered meaningful.   Power calculations suggested a minimum sample size of 84 participants per arm (power = 0.90;  α = .05, 2‐sided). To account for a 25 percent attrition at the 3‐month follow‐up, a total of 235  participants were included and randomized into intervention (n=118) and control (n=117) arms  (Saraf, Rahman, Hamdani, Jamison, and others, 2018).    5.2 Sample, Recruitment, and Data  A sample of 235 SME entrepreneurs was drawn from among beneficiaries of the ERKF cash grants  program. All participants received a cash grant of 2 million Pakistani Rupees (PKR) (approximately  US$14,300) from ERKF for rehabilitation of their businesses. Participants were invited to join the  training program from different locations of KPK, and were between 21 to 80 years of age. The  majority (95 percent) of the entrepreneurs in the sample were male, which is representative of  the ERKF beneficiary pool.   Data were collected on psychological indicators of study participants across three rounds. All data  were conducted via telephonic interviews. The baseline survey was conducted prior to the start  of the intervention, the first midline survey immediately after delivery of the intervention (at the  5‐week  mark),  and  a  follow‐up  midline  survey  3  months  after  the  intervention  via  telephonic  interviews. An endline survey is scheduled to be completed 18 months after the intervention.   5.3 Randomization   12    Effectiveness  of  the  intervention  was  evaluated  using  an  RCT.  Following  the  baseline  survey,  recruited participants were randomized into intervention (n=118) and control (n=117) groups by  an independent researcher. The intervention group received cash grants plus the 5 weekly face‐ to‐face group sessions of the PM+E training intervention, while the control group received cash  grants only.   5.4 Descriptive Statistics at Baseline   Majority of the participants (95 percent) were male and married (90 percent), with around 11.3  years  of  education  on  average.  Average  household  income  was  PKR  101,291  (US$  725),  and  average  number  of  dependents  was  10.  Fewer  than  half  of  the  entrepreneurs  (40  percent)  received  funding  from  ERKF  during  the  first  round  of  ERKF  cash  grants  (1  year  before  the  intervention), while the remaining received grants during the second round (6 months before the  intervention).  The  largest  proportion  of  firms  owned  by  these  entrepreneurs  (36  percent)  belonged to the service sector, followed by manufacturing, retailing, etc. Most firms (87 percent)  were microenterprises (that is, having full‐time employees of ≤ 20). Overall, the sample selected  was representative of the larger population of ERKF grantees.   Tables  1‐3  below  show  the  demographic,  business,  and  psychological  characteristics  of  participants across the treatment and control groups at baseline. Demographic characteristics of  participants  across  the  treatment  and  control  groups  were  well  balanced  at  baseline.  Psychological indicators at baseline suggest that 1 in 3 to 4 entrepreneurs were experiencing mild  to severe symptoms of depression or anxiety at baseline (i.e. PHQ‐ADS score of 10 or higher).  These were balanced at baseline. Participants in the treatment group appear to have marginally  higher well‐being scores at baseline, with the difference statistically significant at the 10% level.  Table 1: Demographic Characteristics of Participants   Control  Treatment  t‐test  Variable N  Mean/SE  N  Mean/SE  p‐value  Male  117  95.7%  118  94.1%  0.566      [0.019]    [0.022]    Age (years)  116  42.9  118  42.2  0.604    [0.987]    [0.992]    Married  117 90.6%  118  88.1%  0.542    [0.027]    [0.030]    Education (years)  117  11.6  117  11.0  0.298    [0.329]    [0.418]    No. of dependents  109  10.5  113  9.5  0.372      [0.642]    [0.882]    Household income (PKR)  101  109,485  102    93,176      0.312    [12,880]      [9712]    ERKF Round 1    117 41%  118  38.1%  0.6522    [0.046]    [0.045]    Note: Standard errors in brackets. The values displayed for the t‐tests are the p‐values of difference across the  groups. ***, **, and * indicate significance at the 1, 5, and 10 percent levels, respectively.  Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018  13      Table 2: Business Characteristics of Participants   Variable        Categories  Control  Intervention  X2  p‐value  (%)  (%)  Business  Manufacturing  33.3%  31.4%  4.911  0.427  sectors  Retailing  13.7%  17.0%      Services  12.9%  17.8%      Wholesale  5.1%  6.8%      Other    35.0%  27.1%            Size   Micro (0‐20)  86%  88%  1.131  0.770  Small (21‐50)  7.6%  7.7%      Medium (50+)  5%  4%      Note: The value displayed for the t‐tests are the p‐values of difference across the groups. ***, **, and * indicate  significance at the 1, 5, and 10 percent levels, respectively  Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018    Table 3: Psychological Characteristics of Participants   Control  Treatment  t‐test  Variable  N  Mean/SE  N  Mean/SE  p‐value  PHQ‐ADS score  117  7.215  118  6.678  0.639  [0.816]  [0.769]  PHQ‐ADS prevalence  117 29.9%  118  22.0%  0.170    [0.043]    [0.038]    Transformed WHO‐5 score  116  77.931  117  82.393  0.096*    [1.984]    [1.786]    Note: The value displayed for t‐tests are the p‐values of difference across the groups. Standard errors in  brackets. ***, **, and * indicate significance at 1, 5, and 10 percent levels respectively.  Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018    5.5 Intervention Implementation, Take‐up, and Attendance Rates  A total of 118 participants received the intervention in 12 groups at 9 locations. Training was  organized in the form of `affinity groups` based on the gender and location of the participating  entrepreneurs based on inputs from the rapid needs assessment. Fourteen trainers participated  in the  training of trainers, and each group (with 10 participants on average) was led by one of  these trainers and a co‐facilitator. The five interactive sessions were, on average, approximately  three hours each.   Overall,  workshop  attendance  exceeded  the  usual  rates  seen  in  FCV  contexts.6  However,  attendance was lower than the assumed 75 percent, with 63.5 percent of the 118 participants                                                               6 Typically, due to implementation challenges, attendance rates are rarely above 50 percent for interventions carried out in  emergency areas.   14    attending 3 or more sessions. The median number of workshops attended was 3 (mean 2.6; SD  1.8), which is considered to be the critical number of sessions for PM+ training consideration.  While attrition was higher than expected due to a religious festival and security episodes, there  was  no  significant  difference  in  the  attrition  rates  between  treatment  and  control  group  participants (see Annexes 4 and 5 for details of the full flow of participants from invitation to  recruitment to allocation and data collection and analysis of attrition).   5.6 Empirical Specification  The causal impact of the intervention on primary outcome indicators was estimated separately  across the two time periods, that is, immediately after the intervention at 5 weeks, and then 3  months after the intervention. The ‘Intent to Treat’(ITT)7 effect on outcomes, Y, was estimated  using an analysis of covariance (ANCOVA) specification to maximize power. Logistic regressions  were used for binary outcomes. The estimation specification took the following form:   (i)   YiE = αi + β1Treatmenti + Xiλ + δYiB + εi,  where Treatment indicates random assignment to the treatment arm. YiB is the baseline value of  the outcome indicator Y.  Baseline characteristics, X, are also controlled for, including age, ERKF  funding round, and level of education.   To  maximize  the  small  sample  size,  impact  was  also  estimated  using  the  following  pooled  specification using panel data:   (ii)   YiE = αi + β1Treatmenti*Roundi + Xiλ + δYiB + εi,  Where, Treatment*Round indicates random assignment to the treatment arm in Rounds 2 and  3. As before, baseline characteristics, X, include age, ERKF funding round, and level of education,  and YiB is the baseline value of the outcome indicator Y.   Once again, logistic regressions were used for binary outcomes. Pooled regressions with standard  errors clustered at the individual level are also estimated.   6. Results  This section summarizes the effect of the intervention on the primary (depression and anxiety  symptoms)  and  secondary  (well‐being)  outcomes  at  the  midline  time  points.  Business  performance improvements, which are expected to take longer than 3 months to manifest, will  be measured and analyzed following the endline survey. All results are analyzed by individual  round (at the 5‐week mark, immediately post‐intervention, and at the 3‐month mark) as well as  by  pooling  data  across  both  rounds.  Results  are  captured  at  the  outcome  level  for  PHQ‐ADS  scores and prevalence (using odd‐ratio). More details and direct accounts of beneficiary feedback  can be found in Chapter 8 of the main report (Saraf, 2019).                                                               7 Intention to Treat (ITT) analysis includes every subject who is randomized according to the randomized treatment assignment.  This means that once all the participants are randomized into intervention and control groups, all the participants are included  in the analysis regardless of if they complete the end‐point or not (Gupta 2011).   15    6.1 Depression and Anxiety (PHQ‐ADS)   6.1.1 PHQ‐ADS Score (Intensity)  The Patient Health Questionnaire‐ Anxiety and Depression Scale (PHQ‐ADS) 8 is a measure where  a score of 10 or above indicates prevalence and levels of anxiety and depression. Lower PHQ‐ADS  scores, therefore, indicate lower intensity of experiencing symptoms of anxiety and depression.  Intent‐to‐treat  (ITT)  estimates  show  that  entrepreneurs  in  the  treatment  arm  have  PHQ‐ADS  scores 0.74 lower than the scores of SME entrepreneurs in the control group at the 5‐weeks (from  a  baseline  average  of  6.94).  At  the  3‐month  mark,  the  PHQ‐ADS  score  for  the  treatment  arm  entrepreneurs goes down even more‐ by 1.36‐ relative to the control group. This suggests that  intensity  or  level  of  depression  and  anxiety  reduced  for  entrepreneurs  in  the  treatment  arm  compared  to  the  control  arm,  and  the  results  improved  over  time.  The  3‐month  results  are  statistically  significant  at  the  10%  level  (p=0.087).  Table  4  reports  the  Intention  to  Treat  (ITT)  estimates of the effect of the intervention on PHQ‐ADS scores.  This  also  holds  true  when  results  are  pooled  across  both  rounds.  On  average,  those  in  the  treatment group experience a 1.07 reduction in PHQ‐ADS score relative to the control group. The  effect is statistically significant at the 10% level (p=0.057). When standard errors are clustered,  results are not statistically significant.  Table 4. Impact of Treatment on PHQ‐ADS Score     (1)  (2)  (3)  (4)  ANCOVA  Pooled  5 weeks  3 months  Pooled  Clustered SEs    PHQ‐ADS score  PHQ‐ADS score  PHQ‐ADS score  PHQ‐ADS score                Treatment  ‐0.736  ‐1.358*  ‐1.070*  ‐1.070    (0.801)  (0.788)  (0.560)  (0.672)  Baseline score  0.434***  0. 429***  0.432***  0.432***    (0.0460)  (0.0457)  (0.0323)  (0.0591)  Round‐ ERKF  1.249 ‐0.714  0.309 0.309  (0.826) (0.830)  (0.583) (0.635)  Age  ‐0.00995 ‐0.0197  ‐0.0153 ‐0.0153    (0.0383) (0.0374)  (0.0267) (0.0308)  Education  0.0326 0.00303  0.0164 0.0164  (0.0991) (0.0984)  (0.0696) (0.0858)  Constant  1.604  3.149  2.430  2.430    (2.178)  (2.164)  (1.530)  (1.967)    Observations  206  200  406  406  Note: Standard errors in parenthesis.                                                               8 PHQ‐ADS is a measure where a score of 10 or above indicates prevalence and levels of anxiety and depression. It is a  composite measure of PHQ‐9 (depression) and GAD‐7 (anxiety). The PHQ‐9 measures whether a person had difficulty in  sleeping, felt hopeless/down, felt tired, had trouble falling asleep, had poor appetite, felt bad about him/herself, had difficulty  concentrating, had been slow or restless, and had suicidal thoughts. The GAD‐7 measures whether a person felt nervous or  anxious, could stop worrying, worried too much, had trouble relaxing, was very restless, became easily irritable, and felt afraid  about bad things happening.  16    Column 4 shows results of pooled regression with standard errors clustered at the individual level  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018  Figure 3. Changes in Scores of Depression and Anxiety Symptoms a. PHQ‐ADS Score 8 6 4 2 0 Baseline 5 weeks 3 months Control Treatment     Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018    6.1.2 PHQ‐ADS Odds‐Ratio (Prevalence)  Prevalence  of  depression  and  anxiety  symptoms  in  the  study  population  is  measured  by  the  proportion of respondents with PHQ‐ADS scores greater than or equal to 10, which is indicative  of whether someone is experiencing these symptoms for more than 3 days during the previous  2  weeks.  The  prevalence  of  depression  and  anxiety  symptoms  was  balanced  between  the  treatment  and  control  groups  at  baseline.  Impact  on  prevalence  is  expressed  in  odds‐ratios,  which  indicates  the  odds  of  an  outcome  occurring  given  a  particular  exposure  (in  this  case,  conditional on being in the treatment group), compared to the odds of the outcome occurring in  the absence of that exposure (in this case, being in the control group).  Improvements are reflected in the lowered odds ratio of prevalence of depression and anxiety  symptoms. Intention to Treat (ITT) estimates (see Table 5 below) show dramatically lower odds  of individuals in the treatment group experiencing depressive symptoms relative to those in the  control  group  at  both  the  5‐week  and  3‐month  post‐intervention  marks.9  Compared  to  SME  entrepreneurs in the control group, those in the treatment group have 0.65 times the odds of  experiencing depression and anxiety symptoms at 5 weeks, immediately after the intervention  (Column 1).  The effect is larger at 3 months post intervention, with those in the treatment group  having 0.46 times the odds of experiencing depression and anxiety symptoms compared to those  in the control group (Column 2).                                                                9 The results show the odds of an outcome occurring given a particular exposure (in this case, conditional on being in the  treatment group), compared to the odds of the outcome occurring in the absence of that exposure (in this case, being in the  control group). An odds ratio of 1 means that a person will have the same odds of experiencing depression and anxiety  symptoms irrespective of whether he/she belongs to the treatment or control group. By contrast, an odds ratio of x/y means  that the odds of a person in the treatment group experiencing such symptoms is x/y times that of the odds of a person  experiencing such symptoms in the control group.  17    This suggests that entrepreneurs in the treatment group are substantially less likely (half as likely)  to experience depression and anxiety symptoms compared to those in the control group, and  that the effects improve over time. In absolute levels of prevalence, this means that one‐third  more entrepreneurs in the treatment group experienced improved quality of life as a result of  their  improved  mental  health  status  compared  to  entrepreneurs  in  the  control  group.  Even  though the effects are substantial in size, they are not statistically significant in both the 5‐week  and the 3‐month mark, likely due to the small sample size and higher than expected levels of  attrition.  The results are confirmed by using the alternative approach of the pooled regression10 (Columns  3 and 4). Consistent with the earlier impact estimates, SME entrepreneurs in the treatment group  have 0.56 times the odds of experiencing depression and anxiety symptoms compared to those  in the control group. The effect is statistically significant at the 10% level (p=0.054) and remains  statistically  significant  at  the  10%  level  (p=  0.097)  when  standard  errors  are  clustered  at  the  individual level.   Table 5. Impact of Treatment on Prevalence     (1)  (2)  (3)  (4)  ANCOVA  Pooled  5 weeks  3 months  Pooled  Clustered SEs    PHQ‐ADS prev.  PHQ‐ADS prev.  PHQ‐ADS prev.  PHQ‐ADS prev.                Treatment  0.649  0.459  0.563*  0.563*  (0.252)  (0.219)  (0.168)  (0.195)  Baseline prev.  4.684***  11.04***  6.503***  6.503***    (1.848)  (5.301)  (1.931)  (2.215)  Round‐ ERKF  1.484 0.684  1.120 1.120  (0.584) (0.345)  (0.341) (0.385)  Age  1.004 1.001  1.002 1.002    (0.0186) (0.0227)  (0.0143) (0.0162)  Education  0.972 1.009  0.983 0.983  (0.0459) (0.0610)  (0.0364) (0.0413)  0.127***0.127**Constant  0.155  0.0759*  0.127***  0.127***    (0.158)  (0.0986)  (0.101)  (0.120)    Observations  206  200  406  406  Note: Standard errors in parenthesis.   Column 4 shows results of pooled regression with standard errors clustered at the individual level  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018  Figure 4 below show prevalence trends across the three rounds for all participants.                                                                   10 The pooled sample comprises of all respondents from both follow‐up panels (i.e. 5 weeks and 3 months). Table 5, Column 3  shows the result of the pooled logistic regression, and Column 4 shows the same result after clustering standard errors at the  individual level.    18    Figure 4. Changes in Prevalence of Depression and Anxiety Symptoms  a. Prevalence 30 20 10 0 Baseline 5 weeks 3 months Control Treatment   Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018  Looking at the movement of individuals across the four categories of severity measured by the  PHQ‐ADS (none, mild, moderate, and severe) provides a clearer picture of how these changes  affect individual entrepreneurs at various points along the depression‐anxiety spectrum.  Table  6 (Columns 1‐2) shows the changes across the severity categories between the treatment and  the control group participants. This analysis suggests that the  treatment was most effective at  improving outcomes for those at the margins or onset of depression and anxiety (that is, those in  the “mild” category), as well as those experiencing moderate levels of depression and anxiety, the  latter especially at the 5‐week mark. This becomes clearer when data is restricted to only those  entrepreneurs  who  were  interviewed  at  all  3  rounds  (columns  3  and  4).  The  proportion  of  treatment group entrepreneurs in the mild and moderate categories go from 19.3% at baseline  to 8.2% at the 3 months mark, which is a substantial reduction. While reduction is also observed  in the control group (from 24.2% to 17.6%), the percentage reduction is much smaller.   Table 6. Changes in Depression and Anxiety Category across 3 Rounds      All  Restricted sample*   Time‐ Categories  Treatment  Control  Treatment  Control  points  Group  Group  Group   Group   (1)  (2)  (3)  (4)  Baseline    N, f (%)  N, f (%)  N, f (%)  N, f (%)    None (0‐9)  92(78.0)  82(70.1)  76(77.6)  66(72.5)    Mild (10‐19)  15(12.7)  24(20.5)  12(12.2)  15(16.5)    Moderate (20‐29)  8(6.6)  8(6.8)  7(7.1)  7(7.7)    Severe (30‐48)  3(2.5)  3(2.6)  3(3.1)  3(3.3)  5 weeks              None (0‐4)  90 (85.7)  80(77.7)  86(87.8)  72(79.1)  Mild (5‐9)  12(11.4)  16(15.5)  10(10.2)  12(13.2)  Moderate (10‐14)  1(1.0)  7(6.8)  0 (0.0)  7(7.7)  Severe (15‐19)  2(1.9)  0(0)  2(2.0)  0(0.0)  3 months              None (0‐4)  92(90.2)  81(81.0)  88(89.8)  73(80.2)    Mild (5‐9)  5(4.9)  13(13.0)  5(5.1)  12(13.2)    Moderate (10‐14)  3(2.9)  4(4.0)  3(3.1)  4(4.4)  Severe (15‐19)  2(2.0)  2(2.0)  2(2.0)  2(2.2)  19    Note: * A total of 189 participants (98 in the treatment group and 91 in the control group were interviewed in all 3 rounds).  Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018    This  intra‐category  analysis  seems  to  suggest  that  low‐touch  psychosocial  intervention  for  entrepreneurs in FCV contexts might be most effective in cases of mild to moderate depression  that may risk becoming chronic and severe distress in future.  Such a diagnostic and preventative  approach could result in significant health care cost savings, as well as improvements in business  productivity.  6.2 Well‐Being  At the baseline, personal well‐being was high (with average WHO‐5 score of 80). Despite this  strong  starting  point,  there  were  substantial  improvements  observed  in  well‐being  of  SME  entrepreneurs in the treatment group, especially 3 months after the intervention.  Table 7 shows  the  ITT  estimates  of  treatment  effect  on  the  WHO‐5  score  at  5  weeks  and  3  months  post  intervention, as well as results of analysis using pooled data. At the 3‐month mark, WHO‐5 score  among  entrepreneurs  in  the  treatment  group  is  4.73  higher  on  average  compared  to  their  counterparts in the control group (Column 2). The difference between the scores is statistically  significant  at  the  10  percent  level  (p=0.074).  Using  pooled  regressions,  WHO‐5  scores  of  entrepreneurs  in  the  treatment  group  in  2.7  higher  on  average,  though  the  effect  is  not  statistically significant.    Table 7. Effect of Treatment on Well‐Being      (1)  (2)  (3)  (4)  ANCOVA  Pooled  5 weeks  3 months  Pooled  Clustered SEs  WHO‐5    WHO‐5 score  WHO‐5 score  score  WHO‐5 score                Treatment  0.751  4.732*  2.710  2.710    (2.147)  (2.637)  (1.698)  (1.958)  Baseline score  0.442***  0.338***  0.392***  0.392***    (0.056)  (0.067)  (0.0436)  (0.0580)  Round‐ ERKF  0.105 3.669  1.924 1.924  (2.197) (2.742)  (1.750) (1.845)  Age  0.134 ‐0.135  ‐0.00123 ‐0.00123    (0.103) (0.125)  (0.0810) (0.0926)  Education  ‐0.735*** ‐0.207  ‐0.480** ‐0.480**  (0.265) (0.327)  (0.210) (0.212)  Constant  50.73*** 60.76*** 55.73***  55.73***   (6.711)  (8.144)  (5.280)  (6.675)            Observations  205 199 404 404 Note: Standard errors in parenthesis.  Column 4 shows results of pooled regression with standard errors clustered at the individual level  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018  20    Figure  5  illustrates  the  improved  trend  in  well‐being  observed  among  the  treatment  group  participants  relative  to  the  control  group  participants.  At  the  5‐week  mark,  positive  trend  is  observed in the WHO‐5 scores across both groups. At 3 months, the positive and increasing trend  in  personal  well‐being  is  maintained  in  the  treatment  group,  whereas  the  control  group  experiences a decline. Entrepreneurs in the treatment group, therefore, experience improved  well‐being (that is, they are in good spirits, relaxed, engaged, and so on more often) as a result  of going through the training program‐ months after the secession of the intervention.               Figure 5. Psychological Indicators Across the Treatment and Control Groups  Average WHO‐5 scores 100 90 80 70 60 50 Baseline 5 weeks 3 months Treatment Control        Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018    6.3 Discussion  Our results suggest that although cash transfers (with an average size of US$14,300) may improve  mental health by perhaps addressing financial constraints and related stress, combining it with a  low‐cost  PM+E  intervention  (at  a  cost  of  US$300/trainee)  can  further  improve  mental  health  (both  prevalence  and  intensity  of  depression  and  anxiety)  as  well  as  well‐being  among  SME  entrepreneurs  in  FCV  contexts.  The  odds  of  experiencing  depression  and  anxiety  for  entrepreneurs in the treatment arm is substantially lower (0.46x) compared to the control group.   Across  all  outcome  indicators,  impact  is  larger  3  months  after  the  intervention,  compared  to  immediately  after  at  5  weeks.  This  suggests  that  benefits  of  a  CBT‐based  training  curriculum,  21    which  focuses  on  changing  mindsets  (that  is,  developing  positive  outlook  and  resilience,  and  improving  decision‐making  abilities),  may  be  incremental  over  time.  It  also  implies  that  the  impact  of  psychosocial  interventions,  in  general,  on  mental  health  and well‐being may  take  a  while to manifest, and impact evaluations need to factor that in.   Since this is one of the first studies looking at the impact of such an intervention on a non‐clinical  population,  a  proper  benchmark  for  comparison  does  not  yet  exist.  For  instance,  it  was  not  possible to  answer how a reduced odds ratio  of 0.46  of encountering depression and anxiety  compares  to  other  interventions  for  entrepreneurs.  However,  consultations  with  clinical  psychologists  in  Pakistan  and  at  the  University  of  Liverpool  who  have  conducted  PM+  RCTs  suggest  that  a  reduction  of  this  magnitude  in  the  prevalence  and  intensity  of  depression  and  anxiety symptoms is meaningful for a non‐clinical population such as entrepreneurs. That the  PM+E curriculum was able to move people across categories of depression and anxiety is also a  test of clinical meaningfulness.  Given the challenging implementation environment, attrition levels were higher than anticipated  which reduced the power to detect statistically significant impact with greater confidence. At the  same time, with the existing sample size, the results show (clinically) meaningful and directionally  expected results. Three months after the intervention, based on analysis of pooled data across  two follow‐up rounds, entrepreneurs in the treatment group experienced statistically significant  reduction in the intensity and prevalence of depression and anxiety symptoms and higher levels  of well‐being compared with the control group. This implies that with a larger sample in future  studies, these effects could be determined with greater confidence.  7. Conclusion  The  project  demonstrates  that  empirical  research,  including  RCTs,  can  be  conducted  in  challenging, FCV settings through appropriate rapid training of local researchers and NSPs. The  ERKF  project  provided  a  unique  setting  for  researchers  to  test  the  hypothesis  that  financial  assistance,  coupled  with  the  5‐week  PM+E  training  intervention,  can  be  more  effective  at  reducing  psychological  stressors  of  SME  entrepreneurs  in  FCV  contexts,  such  as  symptoms  of  depression and anxiety — the most common manifestations of psychosocial distress.   The results of this study are encouraging for a few reasons.  First,  it  confirms  that  even  non‐clinical  populations  suffer  from  clinically  significant  levels  of  mental health issues such as depression and anxiety. The baseline data indicates that 1 of every  3 to 4 SME entrepreneurs in KPK experiences symptoms of depression and anxiety. This is new  data and provides a sense of the gravity of the situation. It would help to make a case for mental  health services to be made available for not only clinical populations, but also for populations at‐ risk,  as  per  the  Lancet  Commission  recommendations.11  As  such,  it  can  also  help  to  prevent  burgeoning healthcare costs in the future, ensuring a decent quality of life for all.                                                               11  According to the Lancet Commission report on Global Mental Health (2018), policy makers and practitioners need to  “broaden the global mental health agenda from a focus on reducing the treatment gap for people affected by mental disorders  to the improvement of mental health for whole populations.”  22    Second,  meaningful  improvements  in  mental  health  were  achieved,  with  improvements  persisting,  and  indeed  increasing,  beyond  the  immediate  post‐intervention  period.  The  intervention leads to reduced odds of experiencing symptoms of depression and anxiety (0.46  times the odds compared to the control group), and results in a statistically significant decline in  the PHQ‐ADS score of treatment group entrepreneurs compared to the control group when data  is pooled across both rounds. Essentially, this reduces the prevalence rate in the treatment group  by more than half. On intensity of occurrence, beneficiaries in the treatment group experienced  statistically significant improvements compared to the control group, using pooled data.  Third, given the limited evidence base on the impact of psychosocial interventions on mental  health  for  SME  entrepreneurs,  this  study  serves  as  a  positive  example  of  the  feasibility  of  implementing such interventions in post‐conflict and violence‐affected contexts. The tool that  was developed using existing literature and a rigorous mixed‐methods approach can be applied  to such environments to collect high quality information.  Finally,  the  intervention  was  delivered  by  NSPs,  circumventing  the  need  for  scarce  specialist  resources. The cascade model of training and supervision can serve to train NSPs in other FCV‐ affected areas, not only for entrepreneurs but also for other beneficiary groups. The curriculum  can  be  adapted  to  adult  income‐earner  populations,  as  well  as  those  affected  by  forced  displacement. For example, teachers who are in the stressful and critical job of instructing in FCV  contexts might benefit from such CBT‐based training.  The  intervention  also  revealed  several  limitations  and  constraints  of  implementing  such  programs  and  evaluations  in  challenging  environments.  The  geographical  spread  and  conflict  persistence had an impact on attendance and attrition rates. Although the average attendance  rate was above 60 percent, which is considered quite good for FCV contexts, it was lower than  the  75  percent  attrition  anticipated  by  the  team.  These  limitations  in  sample  size  most  likely  affected the ability to detect significant effects of the intervention on outcome variables such as  prevalence, which only shows statistically significant effect when data is pooled across the two  rounds, despite having large effect sizes using ANCOVA. This attendance and attrition rates could  be improved in the future by focusing the training on specific groups of entrepreneurs. From this  work, it appears that low‐income entrepreneurs (as opposed to high income entrepreneurs) tend  to attend diligently, probably because they lack substitute networks and resources to otherwise  access  such  trainings.  Larger  sample  size  (calculated  circa  630+)  would  allow  to  stratify  randomization along critical characteristics in future studies.  Overall,  the  findings  from  this  study  introduce  a  novel  and  scalable  method  of  implementing  useful psychosocial training and conducting research in a challenging real‐life setting. Positive  trend in the results is promising and clinically important, and could be further built upon in larger  studies in the future.    23    ANNEX 1. Rapid Needs Assessment Sample  Further details on the study sample  The sample of in‐depth interviews (IDIs) for the Rapid  Needs Assessment included SME entrepreneurs who  were ERKF grantees. The ERKF employs the following  selection  criteria  for  its  grantees:  the  SME  entrepreneur is a citizen of Pakistan doing business in  KPK  or  FATA,  and  employs  a  minimum  of  3  and  a  maximum  of  100  persons.  The  SME  was  doing  business before the 2009‐10 humanitarian crisis and  his or her business was affected by the crisis. The SME  is  located  in  target  sectors  and  locations  supported  by the project. The grants are used as working capital  for  reconstruction  of  basic  infrastructure,  and/or  acquiring/repairing machinery and equipment. Over  90 percent of the recipients are male.  A sub‐sample representative of ERKF grantees was  selected. Utilizing a list of 34 SME entrepreneurs  shared by the ERKF, 26 SME entrepreneurs from KPK  and FATA were selected to participate in the IDIs. Of  the 26 participants, 17 participants were  interviewed (13 from Peshawar and 4 from Swat).  Two participants could not be contacted using the available  Image 1: Rapid Assessment Study Sites  contact details, and 7 participants could not be interviewed  Source: World Bank Group, 2018  due to their unavailability and/or unwillingness to participate  in the study (Figure 6).                    24    Figure 6: Participants Flow  Source: World Bank Group, 2018      25    ANNEX 2. Common Psychological Intervention Curricula  Table 8. Comparison of Common Psychological Intervention Curricula   Intervention  Standards Themes  Structure and Delivery  Cognitive Behavior  1. Recognizing automatic thoughts  Group or individual; repeated long‐term  Therapy (CBT)  (understanding and identifying thoughts/  session (3‐4 months), also utilizing feedback  beliefs and subsequent reactions; thinking  and homework; delivered in‐person, in groups,  report)  over the phone, internet, videos, and so on;  2. Thinking of new ways to respond (slowing  mostly delivered by trained facilitators with  down automatic thought, alternative  varying levels of expertise.  responses, responding to conflict, rational  self‐analysis).   3. Social mobilization (community connections,  how actions affect others, decision‐making  scenarios)  (CBT 2.0 Curriculum, Ideas42 and Crime Lab)  Mindfulness‐based  1. Awareness and automatic pilot  Eight weekly group sessions of approximately 2  cognitive therapy  2. Living in our heads  hours each, plus a 6‐hour practice session;  (MBCT)  3. Gathering the scattered mind  individual daily homework in between sessions;  4. Recognizing aversion   can be delivered online or through trained  5. Allowing/letting be  facilitators.  6. Thoughts are not facts  7. Taking care of self  8. Maintaining and extending new learning  (Segal, Williams and Teasdale 2013)  Rational Emotive  1. Activating event  Adaptable: individuals, couples, families or  Behavior Therapy  2. Beliefs (rational and irrational)  groups; facilitated by trained therapists; a  (REBT)   3. Consequences   higher number of sessions is better.  4. Disputing irrational thoughts/feelings  5. Effective adaptation  (David and others 2005)  Problem  1. Managing stress  Five weekly group of individual sessions of 90  Management Plus  2. Managing problems   minutes and 3 hours each, respectively; can be  (PM+)  3. Get going, keep doing   adapted for groups; delivered by trained, lay‐ 4. Strengthening social support  persons, that is, non‐mental health specialists.  #All based on CBT core principles  (WHO 2016)  Personal Initiative  1. Self‐starting behavior  Twelve half‐day group sessions across four  Training (PIT)  2. Innovation, identification and exploitation of  weeks; 36 hours of instruction; group and  opportunities  individual components; individual component  3. Goal‐setting  includes in‐person mentoring for four months;  4. Access to finance  and three‐hour long business visits by trainers.     5. Planning  6. Feedback  7. Overcoming obstacles  8. Individual project  (Campos and others 2018)  Source: Adapted from Saraf and others (2018)    26    ANNEX 3. Outcome Measures  Primary Indicators  Depression and anxiety: The primary outcomes are the prevalence and intensity of depression  and anxiety symptoms, as measured using the Patient Health Questionnaire Anxiety‐Depression  Scale (PHQ‐ADS), which combines the 9‐item Patient Health Questionnaire (PHQ‐9) and the 7‐ item Generalized Anxiety Disorder (GAD‐7) scales (Kroenke and others 2016; Chilcot and others  2018).  The  PHQ‐9  incorporates  Diagnostic  and  Statistical  Manual  of  Mental  Disorders  (DSM)‐ Version IV depression diagnostic criteria with other major depressive symptoms (Kroenke and  others 2001). Participants rate their responses on a 4‐point Likert scale ranging from ‘not at all’  to ‘nearly every day’ (0‐3), with the score ranging from 0 to 27. It measures whether a person  had  difficulty  in  sleeping,  felt  hopeless/down,  felt  tired,  had  trouble  falling  asleep,  had  poor  appetite, felt bad about him/herself, had difficulty concentrating, had been slow or restless, and  had  suicidal  thoughts.  The  GAD‐7  is  based  on  the  DSM  IV  diagnostic  criteria  for  generalized  anxiety disorder and has 7 items (Spitzer and others 2006). As with the PHQ‐9, each item is scored  on a 4‐point Likert scale ranging from ‘not at all’ to ‘nearly every day’ (0‐3), with the score ranging  from 0 to 21. The GAD‐7 measures whether a person has not been able to control worrying, has  trouble relaxing, feels nervous and on the edge, is easily irritable, feels afraid that something  terrible might happen, etc. The PHQ‐ADS score is calculated as the sum of the PHQ‐9 and GAD‐7,  with  the  total  score  ranging  from  0  to  48.  Higher  scores  indicate  higher  intensity.  The  cutoff  scores of 10, 20, and 30 indicate mild, moderate, and severe levels of depression and anxiety,  respectively.  The Cronbach’s Alpha scores of PHQ‐9 and GAD‐7 scores show strong internal consistency, with  scores above 0.8 across all three rounds (see Table 9). The overall PHQ‐9 and GAD‐7 scores also  appear to be highly correlated.  Table 9. Reliability of PHQ‐ADS score    Cronbach’s Alpha*  Correlation  Baseline  0.8449  0.7402  5 weeks  0.8232  0.7009  3 months  0.8348  0.7184  Source: Saraf, 2019  Secondary Indicator  Well‐being:  This was measured using the WHO‐5 Well‐Being (WHO‐5) index (Topp and others  2015). The WHO‐5 is a short, generic global rating scale measuring subjective well‐being. The  respondent  is  asked  to  rate  how  well  each  of  the  5  statements  applies  to  him  or  her  when  considering the previous 14 days. Each of the 5 items is scored from 5 (‘all of the time’) to 0 (‘none  of the time’). The raw score ranges from 0 (an absence of well‐being) to 25 (maximal well‐being).  Scores are then converted to a percentage scale from 0 (absent) to 100 (maximal). The WHO‐5  measures whether a person reports feeling cheerful and in good spirits, calm and relaxed, active  and vigorous, fresh and rested, and values their daily life.    27    Mediating Variables  These are variables that might facilitate improvements in business performance as a result of  improved mental health and well‐being of entrepreneurs. They include counterproductive work  behaviors (CWB), social networking, perceived social support, individual entrepreneurial  orientation (autonomy, risk taking, proactive decision making, information seeking, and so on),  as well as overall work‐life balance. A brief description of each is provided below.   Perceived social support was measured using the Multi‐dimensional Scale for Perceived  Social Support (MSPSS). MSPSS measures perceived social support in three domains:  family, friends and significant others (4 items each).   Psychological capital was measured using the Psychological Capital Questionnaire (PCQ)  12 items version. The PCQ‐12 measures psychological capital across four domains  (hope‐4 items, optimism‐2 items, resilience 3 items and self‐efficacy‐3 items).   Individual Entrepreneurial Orientation (IEO) was measured using an adapted Individual  Entrepreneurial  Orientation  (IEO)  Scale  (Sang  and  Lim  2009).  Data  were  collected  regarding  the  autonomy,  innovativeness,  risk  taking,  competitive  aggressiveness,  information  seeking  (pro‐active  behavior)  and  impulsiveness  to  reflect  the  degree  of  change in behaviors over time.      Social networking was measured using the composite scores of social networking with  other business circles, as measured by the 4‐item Social Networking Questionnaire. The  questionnaire tapped into 4 areas of entrepreneurial networking: 1) sharing of business  ideas,  new  techniques  or  suppliers;  2)  formation  of  connections  with  new  potential  customers,  markets  or  other  entrepreneurs;  3)  gain  of  new  customers,  or  financial  support  from  other  entrepreneurs;  and  4)  Sharing  of  tools,  inputs,  equipment  or  employees with other entrepreneurs.   Work‐life balance (WLB) was measured using the composite scores of work‐life balance  as  measured  by  the  8‐item  Work‐life  Balance  Questionnaire.  WLB  is  described  in  the  current study as the balance that an individual requires between the time allocated for  work and other aspects of life.   Counterproductive  work  behavior  (CWB)  was  measured  using  the  composite  score  of  counterproductive work behaviors as measured by 4 counterproductive work behavior  questions.  CWB  is  non‐productive  behavior  of  entrepreneurs  that  goes  against  the  legitimate interests of an organization. As such, it can harm organizations or people in  organizations,  including  employees  and  clients,  customers.  Entrepreneurs  were  asked  whether they thought they should have stayed home, had angry outbursts, complained  about insignificant things at work, or thought of leaving the business in the previous three  months.  Business Performance Variables: Sales, asset turnover, employee turnover etc.   Since improvements in mediating variables and business performance are likely to take longer  to manifest, these outcome variables will only be measured at endline.     28    ANNEX 4. Attendance  A total of 118 participants received the intervention in 12 groups at these locations: Peshawar (3  groups),  Swat,  Nowshera  (2  groups),  and  Charsadda,  Hungu,  Bannu,  Naraan  and  Dir  (1  group  each). A total of 14 trainers participated in the  training of trainers’ workshop. The training was  delivered  face‐to‐face  in  a  group  format,  with  an  average  group  size  of  10  participants.  Each  group  was  led  by  the  trainer  and  a  co‐facilitator,  who  supported  with  logistics,  group  management, and group activities. The 5 interactive sessions were, on average, approximately  three hours each.  Figure 7. Study Site Provinces in Pakistan    Source: Saraf, 2019  The workshop participants represented a very heterogeneous group of SME entrepreneurs with  respect to key variables, such as age, socioeconomic status, educational background, business  sectors,  knowledge,  skills  and  experiences,  scale  of  operations,  annual  turnover,  number  of  29    employees, and geographical locations. To cater to this heterogeneity, the training was organized  in the form of `affinity groups` based on the gender and location of SME entrepreneurs. Since the  geographical spread of ERKF grantees was wide, the training was organized at venues convenient  for  the  participants.  Indeed,  some  of  sessions  were  organized  at  the  business  sites  of  entrepreneurs. Separate training groups were organized for male (n=11 groups) and female (n=1  group) SME entrepreneurs.  Overall, attendance at the intervention workshops was satisfactory, exceeding the usual rates  seen in FCV contexts due to the challenges of implementation.12 However, they were lower than  75 percent, which was assumed during the sample size calculation. Seventy‐five (63.5 percent)  of the 118 participants attended 3 or more sessions, 19 (16 percent) attended 2 or less, and 24  (20  percent)  did  not  attend  any  sessions.  The  median  number  of  workshops  attended  by  the  participants was 3 (mean 2.6; standard deviation [SD] 1.8), which is considered to be the critical  number of sessions for PM+ training consideration.  Details of the full flow of participants from  invitation to recruitment to allocation and analysis are in Figure 8.  The heterogeneity among participants appeared to influence their engagement and participation  in the training. For example, most participants from urban areas such as Peshawar were high‐ end  entrepreneurs,  with  higher  educational  backgrounds  and  advanced  business  skills.  Such  participants were extremely busy and found it difficult to commit to the training amid competing  business demands. On the other hand, participants who operated small businesses and belonged  to  lower  socioeconomic  strata  and  geographical  areas,  which  were  directly  impacted  by  humanitarian crises such as Dir and Charsadda, had the highest participation rates. This provides  useful insight about what kind of entrepreneurs could benefit more/most from such programs.                                                                    12 Typically for interventions carried out in emergency areas, attendance rates are rarely above 50 percent.   30    Figure 8: Flow of Study Participants  Potentially eligible participants (N=364)  Excluded (N= 64)    Not approachable (n= 65)   • Went to perform Umrah=2  *Wide geographical spread = 35  • Health conditions (age above 70) =  *Phone Switched off/did not pick  3   Participants contacted and assessed for  up=30  • Grant application terminated=2    eligibility (N= 299)  • Talked to secretary, could not reach  participant = 1    Consent declined at initial contact=  Consented (n= 235)   19    Consent declined at baseline = 37  Eligibility  • Busy (n=9)    • Did not pick up the call (n=9)  • Not interested (n=9)    Baseline assessment (n= 235)  • Not comfortable in disclosing  information (n =7)    • Hospitalized (n=1)  • Death of a family member (n=1)  Randomized (n= 235)    • Consent decline   • Half assessment (n=1)    Allocation        Allocated to Intervention= 118  Allocated to Control= 117    Received allocated  Enrolment  Received allocated intervention n= 75  intervention n= 117  Did not receive allocated intervention= 43        Conflicting commitments= 25    Phone switched off/did not pick up= 5  Reasons not known= 3    Business closed=1  Business transferred = 1    Personal issues= 4  Death in family= 1  Heath issues=2    Expected financial assistance=1    Post‐Intervention Follow‐Up    Completed post‐intervention assessment=106   Completed post‐intervention assessment=104  Did not complete post‐intervention assessment= 14    Did not complete post assessment= 13  Did not pick up phone/Busy = 12  Did not pick up phone/Busy= 8  Consent Declined=1  Consent declined= 1    Did not receive grant = 1  Refused = 1    Health issues=1  Business is closed=1    Out of city = 1    3 months after assessment     Completed 3‐month follow‐up assessment = 100  Completed 3‐month follow‐up assessment = 102  Did not complete 3‐month follow‐up assessment = 16  Did not complete 3‐month follow‐up assessment = 16  Not available due to busy schedule = 11  Not available due to busy schedule = 11  Phone switched off = 1   Refused to give interview = 2  Deceased = 1   Phone switched off = 3   In jail = 1     Family member is hospitalized =1    Did not receive grant, refused to give interview = 2     Analyzed (n=118)  Analyzed Analyzed (n=117)  31    ANNEX 5. Attrition  A simple comparison of attrition between the treatment and control group participants  suggests that there were no significant differences in the rates of attrition between the two  groups, that is, being in the treatment group did not significantly increase or decrease the  likelihood of attrition in subsequent rounds.   Table 10a: Comparison of Attrition      (1)  (2)  VARIABLES  5 weeks  3 months           Treatment  ‐0.00949  ‐0.00971    [0.0418]  [0.0455]  Constant  0.120***  0.145***    [0.0296]  [0.0323]    Observations  235  235  Adjusted R‐squared  ‐0.004  ‐0.004  Standard errors in brackets  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1  Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018    Analysis of differential attrition (which assesses if attritors in the treatment group have different  baseline characteristics compared to attritors in the control group) shows that attritors in both  groups  are  similar  across  key  demographic  variables‐  gender,  education,  ERKF  funding  round,  household income (50,000 PKR or above), age, and number of dependents. The exceptions are  marital status (i.e. whether married or not) and household income at the 5‐week mark. Attritors  in  the  treatment  group  were  less  likely  to  be  married  (difference  of  38%  percentage  points;  p=0.0087)  and  had  much  higher  household  income  relative  to  those  in  the  control  group.  Similarly, non‐attritors in the treatment group had lower income relative to those in the control  group. However, all difference across the two groups becomes statistically insignificant at the 3  months mark.   Table 10b: Differential Attrition     Attrition=1  Attrition=0  (1)  (2)  (3)  (4)  VARIABLES  5 weeks  3 months  5 weeks   3 months  ERKF Round  ‐0.1648  0.2096  0.0561  ‐0.0026    [0.3219]  [0.2400]  [0.4144]  [0.9703]  Male  ‐0.0549  0.0662  0.0284  0.0090    [0.7562]  [0.5238]  [0.1831]  [0.7575]  Education  0.2418  ‐0.1213  0.5809  0.6703    [0.8779]  [0.9380  [0.3043]  [0.2394]  Married  0.3846***  0.0074  ‐0.0211  0.0276    [0.0087]  [0.9504]  [0.6082]  [0.5222]  32    Household Income (PKR)   ‐80.719*  ‐4,667  28,408*  18,923    [0.0788]  [0.9347]  [0.0986]  [0.2511]  Age  4.4560  2.9001  0.2908  0.4213    [0.2541]  [0.3958]  [0.8458]  [0.7825]  No. of Dependents  1.1282  3.2667  0.9970  0.6212    [0.6503]  [0.2114]  [0.4501]  [0.6077]    Columns show difference in means between treatment and control group    p‐values in brackets  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    Source: Saraf, 2019; World Bank Group, 2018      33    Bibliography  1. Ahmad, S.Z. and F.A.A. Salim. 2009. Sources of stress and the coping mechanism for  Malaysian entrepreneurs. African Journal of Business Management 3(6), 311‐316.  2. Akande, A. 1994. “Coping with entrepreneurial stress: evidence from Nigeria.” Journal of  Small Business Management 32: 83–87.   3. Akiskal, K., M. Savino, and H. Akiskal. 2005. “Temperament profiles in physicians, lawyers,  managers, industrialists, architects, journalists, and artists: a study in psychiatric  outpatients.” Journal of Affective Disorders 85(1‐2): 201‐206.  4. Ang, J.S. 1991. “Small business uniqueness and the theory of financial management.”  Journal of Small Business Finance 7(1): 1‐13.  5. Blattman, C., J.C. Jamison, and M. Sheridan. 2017. “Reducing Crime and Violence:  Experimental Evidence from Cognitive Behavioral Therapy in Liberia.” American Economic  Review, 107(4): 1165–1206.  6. Blonk, R.W.B., V. Brenninkmeijer, S. E. Lagerveld, and I. L.D. Houtman. 2006. “Return to  work: A comparison of two cognitive behavioural interventions in cases of work‐related  psychological complaints among the self‐employed.” Work & Stress 20(2): 129–144.  7. Boyd, D.P. and D.E. Gumpert. 1983. “Coping with entrepreneurial stress.” Harvard  Business Review 61: 44–64.  8. Boye, M. W., and J.W. Jones. 1997. “Organizational culture and employee  counterproductivity.” In Antisocial Behavior in Organizations, edited by R.A. Giacalone  and J. Greenberg, 172–184.Thousand Oaks, CA: Sage.  9. Buttner, E.H. 1992. “Entrepreneurial stress: is it hazardous to your health?” Managerial  Issues 4: 223–240.  10. Brummelhuis, L., J. M. Haar, and M.A. Roche. 2014. “Does family life help to be a better  leader? A closer look at crossover processes from leaders to followers.” Personnel  Psychology 67 (4), 917–949.  11. Campos, F., M. Frese, M. Goldstein, L. Iacovone, H. Johnson, D. McKenzie, and M.  Mensmann. 2017. “Teaching personal initiative beats traditional training in boosting  small business in West Africa.” Science, 357:1287–1290.  12. Chilcot, J., J.L. Hudson, R. Moss‐Morris, A. Carroll, D. Game, A. Simpson, and M. Hotopf.  2018. “Screening for psychological distress using the Patient Health Questionnaire  Anxiety and Depression Scale (PHQ‐ADS): Initial validation of structural validity in dialysis  patients.” Gen Hosp Psychiatry, 50: 15‐19.  13. Craigie, M. A., and P. Nathan. 2009. “A nonrandomized effectiveness comparison of  broadspectrum group CBT to individual CBT for depressed outpatients in a community  mental health setting.” Behavior Therapy 40, 302–314.  14. Cocker, F., A. Martin, J. Scott, A. Venn, and K. Sanderson. 2013. “Psychological distress  and related work attendance among small‐to‐medium enterprise owner/managers:  Literature review and research agenda.” International Journal of Mental Health  Promotion 10: 5062–5082.   34    15. David, D., et al. 2005. “A Synopsis of Rational‐Emotive Behavior Therapy (REBT);  Fundamental and Applied Research.” Journal of Rational‐Emotive & Cognitive‐Behavior  Therapy 23(3).  16. Dewe P.J. and D.E. Guest. 1990. “Methods of coping with stress at work: a conceptual  analysis and empirical study of measurement issues.” Journal of Organizational Behavior  11(2): 135–150.  17. Fava, G. A., C. Ruini, C. Rafanelli, L. Finos, S. Conti, and S. Grandi. 2004. “Six‐year outcome  of cognitive behavior therapy for prevention of recurrent depression.” American Journal  of Psychiatry 161: 1872 –1876.  18. Fernet, C., O. Torres, S. Austin, and J. St‐Pierre. 2016. “The psychological costs of owning  and managing an SME: Linking job stressors, occupational loneliness, entrepreneurial  orientation, and burnout.” Burnout Research 3: 45–53.  19. Frese, M., M. M. Gielnik, and M. Mensmann. 2016. “Psychological Training for  Entrepreneurs to Take Action: Contributing to Poverty Reduction in Developing  Countries.” Current Directions in Psychological Science, 25(3): 196–202.  20. Grant, S. and K. Ferris, Identifying sources of occupational stress in entrepreneurs for  measurement. International Journal of Entrepreneurial Venturing, 2012.  21. Gupta, S.K. 2011. “Intention‐to‐treat concept: A review.” Perspectives in Clinical Research  2(3): 109–112.  22. Harris, J.A., R. Saltstone, and M. Fraboni. 1999. “An Evaluation of the job stress  questionnaire with a sample of entrepreneurs.” Journal of Business Psychology 13(3):  447–455.  23. Harms, P.D., M. Crede, M. Tynan, M. Leon, and W. Jeung. 2017. “Leadership and stress: A  metanalytic review.” The Leadership Quarterly 28 (1): 178–194.  24. Heller, S. B., A. K. Shah, J. Guryan, J. Ludwig, S. Mullainathan, H. A. Pollack. 2017.  “Thinking, Fast and Slow? Some Field Experiments to Reduce Crime and Dropout in  Chicago.” Quarterly Journal of Economics 132(1): 1–54.  25. Ideas 42 & UChicago Crime Lab. “CBT 2.0 Curriculum”. Ideas42, Dec. 4, 2017,  www.ideas42.org/wp‐content/uploads/2017/01/CBTCurriculum.pdf   26. Jamal, M. 1997. “Job Stress, Satisfaction, and Mental Health: An Empirical Examination of  Self‐Employed and Non‐Self‐Employed Canadians.” Journal of Small Business  Management 35(4): 48‐57  27. Jamal, M. and J. Badawi. 1995. “Job Stress and Quality of Working Life of Self‐Employed  Immigrants: A Study in Workforce Diversity.” Journal of Small Business &  Entrepreneurship 12: 55–63.  28. Johnson, S. K. 2008. “I second that emotion: Effects of emotional contagion and affect at  work on leader and follower outcomes.” The Leadership Quarterly 19: 1–19.  29. Kariv, D. 2008. “The Relationship between Stress and Business Performance among Men  and Women Entrepreneurs.” Journal of Small Business & Entrepreneurship 21(4): 449– 476.  30. Kessler, D., G. Lewis, S. Kaur, N. Wiles, M. King, S. Weich, D. J. Sharp, R. Araya, S.  Hollinghurst, and T.K. Peters. 2009. “Therapist‐delivered internet psychotherapy for  depression in primary care: A randomised controlled trial”. The Lancet 374: 628–634.  35    31. Kroenke, K., J. Wu, Z. Yu, M.J. Bair, J. Kean, T. Stump, and P.O. Monahan. 2016. “Patient  Health Questionnaire Anxiety and Depression Scale: Initial Validation in Three Clinical  Trials.” Psychosomatic medicine 78(6): 716‐27.  32. Kroenke, K., R.L. Spitzer, and J.B. Williams. 2001. “The PHQ‐9: validity of a brief  depression severity measure.” Journal of general internal medicine 16(9): 606‐613.  33. Lancet Commission. The Lancet Commission on global mental health and sustainable  development. The Lancet, Oct. 2018, www.thelancet.com/commissions/global‐mental‐ health.  34. Lewin‐Epstein, N. and E. Yuchtman‐Yaar. 1991. “Health risks of self‐employment.” Work  and Occupations 18: 291–312.  35. Mataix, D., L. Fernandez de la Cruz, K. Isomura, M. Anson, C. Turner, B. Monzani, J.  Cadman, L. Bowyer, I. Heyman, D. Veale, G. Krebs. 2015. “A Pilot Randomized Controlled  Trial of Cognitive‐Behavioral Therapy for Adolescents with Body Dysmorphic Disorder.”  Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry 54(11): 895–904.  36. Martin, B. In‐Depth: Cognitive Behavioral Therapy. Psych Central, December 4, 2017,  psychcentral.com/lib/in‐depth‐cognitive‐behavioral‐therapy/.  37. McGuire, J.T. and M. M. Botvinick. 2010 “Prefrontal cortex, cognitive control, and the  registration of decision costs.” PNAS, 107(17): 7922–7926.  38. Meglino, B.M. 1977. “The Stress‐Performance Controversy.” MSU Business Topics 25(4):  53–59.  39. Mohr, D. C., S. L. Hart, L. Julian, C. Catledge, L. Honos‐Webb, L. Vella, and E. T. Tasch.  2005. “Telephone‐administered psychotherapy for depression.” Archives of General  Psychiatry 62:1007–1014.  40. Monsell, S. 2003. “Task switching.” Trends in Cognitive Sciences 7(3): 134‐140.  41. Murthy, R. S. and R. Lakshminarayana. 2006. “Mental health consequences of war: a brief  review of research findings.” World psychiatry: Official Journal of the World Psychiatric  Association (WPA) 5(1): 25–30.  42. National Collaborating Centre for Mental Health (UK). 2011. Common Mental Health  Disorders: Identification and Pathways to Care. Leicester (UK): British Psychological  Society; (NICE Clinical Guidelines, No. 123.) 2, COMMON MENTAL HEALTH DISORDERS.  2011, www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK92254/.  43. Rahman, A., et al. 2019. “Effectiveness of a brief group psychological intervention for  women in a post‐conflict setting in Pakistan: a single‐blind, cluster, randomised  controlled trial”. The Lancet 393 (10182): 1733‐1744.  44. Rockmore, M., C.B. Barrett, and J. Annan. 2016. "An Empirical Exploration of the Near‐ Term and Persistent Effects of Conflict on Risk Preferences." Households in Conflict  Network Working Paper No. 239.  45. Rokach, A. 2014. “Leadership and Loneliness.” International Journal of Leadership and  Change 2(1): 46‐59.  46. Saraf, P. 2019. “A Study of Fragility, Entrepreneurship and Mental Health: Investing in  Better Cognitive and Behavioral Skills for Small Medium Enterprise Entrepreneurs to  Thrive in Conflict‐Affected Areas of Pakistan.” World Bank, Washington, DC.  47. Saraf, P., A. Rahman, S.U. Hamdani, J. Jamison, D.Wang, M.N.Khan, T. Rahman, and  M.Gallardo. 2018. "Interim Results from Administering Psychosocial Revitalization of  36    Entrepreneurs for Optimal Mental Health: A Draft Report". World Bank mimeo  (unpublished).  48. Saraf, P., T. Rahman, M. Jimenez, J. Jamison, C. Lor. 2018. “Improving mental well‐being  and productivity of small‐medium entrepreneurs in fragile, conflict and violence affected  areas: can cognitive behavioral therapy trainings help?” Policy Research working paper;  no. WPS 8489. Washington, D.C.: World Bank Group.   49. Sang L., and L. Seongbae. 2009. "Entrepreneurial orientation and the performance of  service business,"Service Business, Springer;Pan‐Pacific Business Association, vol. 3(1),  pages 1‐13, March.  50. Sears, L. E., Y. Shi, C.R. Coberley, and J.E. Pope. 2013. “Overall well‐being as a predictor of  health care, productivity, and retention outcomes in a large employer.” Population  Health Management 16(6): 397‐405.  51. Segal, Z.V., J.M.G. Williams and J.D. Teasdale. Mindfulness‐Based Cognitive Therapy for  Depression, Second Edition. New York, NY: The Guilford Press, 2008.  52. Sen, A. Development as Freedom. New York: Anchor Books, 2000.  53. Spears, D. 2011. “Economic Decision‐Making in Poverty Depletes Behavioral Control.” The  B.E. Journal of Economic Analysis and Policy 11(1):1–44.  54. Spector, A., G. Charlesworth, M. King, M. Lattimer, S. Sadek, L. Marston, A. Rehill, J. Hoe,  A. Qazi, M. Knapp, M.  Orrell. 2014. “Cognitive Behavioural therapy (CBT) for anxiety in  dementia: A pilot randomized controlled trial.” British Journal of Psychiatry volume and  issue numbers? :1–27.  55. Spitzer, R.L., et al. 2006 “A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: the  GAD‐7.” Archives of internal medicine 166(10): 1092‐1097.  56. Steel, Z., et al. 2009. “Association of torture and other potentially traumatic events with  mental health outcomes among populations exposed to mass conflict and displacement:  a systematic review and meta‐analysis.” Jama 302(5): 537‐549.  57. Sy, T., S. Côté, and R. Saavedra. 2005. “The contagious leader: Impact of the leader’s  mood on the mood of group members, group affective tone, and group processes.”  Journal of Applied Psychology 90:295–305.  58. Tahir, U. 2016. “Entrepreneurial Stress in SMEs.” Journal of Resource Development and   Management Volume 18.  59. Topp, C.W., et al. 2015. “The WHO‐5 Well‐Being Index: a systematic review of the  literature.” Psychotherapy and psychosomatics 84(3): 167‐176.  60. Tucker, J.S., R. R. Sinclair, C. D. Mohr, J. L. Thomas, A. D. Salvi, and A. B. Adler. 2009.  “Stress and counterproductive work behavior: Multiple relationships between demands,  control, and soldier indiscipline over time.” Journal of Occupational Health Psychology 14  (3): 257–271.  61. United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs. Global Humanitarian  Overview. Geneva, Switzerland: United Nations Office for the Coordination of  Humanitarian Affairs, 2019.  interactive.unocha.org/publication/globalhumanitarianoverview/.   62. Vohs, K. D., R. F. Baumeister, B. J. Schmeichel, J. M. Twenge, N. M. Nelson, and D. M. Tice.  2008. “Making choices impairs subsequent self‐control: A limited resource account of  37    decision making, self‐regulation, and active initiative.” Journal of Personality and Social  Psychology 94: 883– 898.  63. World Bank Group.2018. Internal draft ‐ Improving Psychosocial Performance of SME  Entrepreneurs in Pakistan. World Bank mimeo (unpublished).  64. World Health Organization. 2014. “Mental Health: A state of well‐being.” WHO, Sept.  2014, www.who.int/features/factfiles/mental_health/en/.  65. World Health Organization. Problem Management Plus (PM+): Individual psychological  help for adults impaired by distress in communities exposed to adversity. (Generic field‐ trial version 1.0). Geneva: WHO, 2016.  66. World Health Organization. 2017. “Mental Health in the workplace: Information Sheet.”  WHO, Aug. 2014, www.who.int/mental_health/in_the_workplace/en/.        38