Effectiveness of contact-based education for reducing mental illness-related stigma in pharmacy students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A strategy for reducing mental illness-related stigma in health-profession students is to include contact-based sessions in their educational curricula. In such sessions students are able to interact socially with a person that has a mental illness. We sought to evaluate the effectiveness of this strategy in a multi-centre study of pharmacy students. METHODS: The study was a randomized controlled trial conducted at three sites. Because it was necessary that all students receive the contact-based sessions, the students were randomized either to an early or late intervention, with the late intervention group not having participated in the contact-based education at the time when the primary outcome was assessed. The primary outcome, stigma, was assessed using an attitudes scale called the Opening Minds Survey for Health Care Providers (OMS-HC). RESULTS: We initially confirmed that outcomes were homogeneous across study centres, centre by group interaction, p = 0.76. The results were pooled across the three study centres. A significant reduction in stigma was observed in association with the contact-based sessions (mean change 4.3 versus 1.5, t=2.1, p=0.04). The effect size (Cohen's d) was 0.45. A similar reduction was seen in the control group when they later received the intervention. CONCLUSIONS: Contact-based education is an effective method of reducing stigma during pharmacy education. These results add to a growing literature confirming the effectiveness of contact-based strategies for stigma reduction in health profession trainees.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».