Stigma Beliefs of Asian Americans with Depression in an Internet Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the beliefs of Asian Americans with depression about stigma associated with depression treatment among friends, employers, and family. METHOD: Participants completed the Center for Epidemiologic Studies-Depression Scale (CES-D) anonymously on the Internet. In this cross-sectional design, those who screened positive for depression were asked questions regarding stigma (n = 68 656). We used analysis of variance (ANOVA) and analysis of covariance (ANCOVA) to compare Asian Americans with whites and also to make comparisons by age and sex. Further, we stratified for Asian Americans and used ANOVA and ANCOVA to compare age and sex. We used linear regression to assess how stigma beliefs were associated with self-reported need for depression treatment. RESULTS: Asian Americans overall had greater stigma beliefs than did whites for all 3 stigma outcomes (P < 0.001), especially those related to family. Although this same pattern existed for subjects aged between 16 and 29 years and between 30 and 45 years (P < 0.001), among those aged under 16 years, this existed for family stigma (P < 0.001) but not for friends or employer stigma. In our stratified analyses among Asian Americans, male participants had greater stigma beliefs than did female participants for friends (P < 0.001) and employer (P < 0.05) but not for family. CONCLUSIONS: The pattern of Asian Americans having greater stigma levels than whites may be changing among younger Asian Americans because of acculturation. Also, among Asian Americans, unlike previous research showing no sex differences for stigma, we show that male participants had greater stigma levels than did female participants. Future directions should include measuring stigma after culture-specific interventions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».