A Pilot Study of the effect of exposure to Stand-up Comedy Performed by People With Mental Illness on Medical Students' Stigmatization of Affected Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Previous work shows that many medical professionals hold stigmatizing attitudes towards people with mental illnesses. Medical professionals’ stigmatizing attitudes have been associated with decreased use of needed healthcare services among individuals with mental illness; and this can exacerbate the effects and symptoms of the illness on the individual. Medical professionals’ attitudes are perhaps best modified early in their training. Thus, we aimed to determine whether a novel intervention could decrease medical students’ stigmatizing attitudes towards people with mental illness. Methods: Students attended a presentation about a program which trains individuals with mental illness to perform stand-up comedy, then interacted with the comedians in small groups. Immediately before (T1) and after (T2) the intervention, participants self-rated their comfort with asking patients about mental illness, and completed scales measuring two aspects of stigma: stereotype endorsement, and broad negative attitudes towards people with mental illness. Results: T1 and T2 questionnaires were returned by 49 students. At T2, 52% reported feeling more comfortable asking patients about a history of mental illness. There was no change in broad attitudes towards mental illness, but endorsement of negative stereotypes about mental illness decreased significantly from T1 to T2 . Conclusions: These pilot data warrant further investigation of the effects of this novel intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».