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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle