The development and psychometric properties of a new scale to measure mental illness related stigma by health care providers: The opening minds scale for Health Care Providers (OMS-HC)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on the attitudes of health care providers towards people with mental illness has repeatedly shown that they may be stigmatizing. Many scales used to measure attitudes towards people with mental illness that exist today are not adequate because they do not have items that relate specifically to the role of the health care provider. METHODS: We developed and tested a new scale called the Opening Minds Scale for Health Care Providers (OMS-HC). After item-pool generation, stakeholder consultations and content validation, focus groups were held with 64 health care providers/trainees and six people with lived experience of mental illness to develop the scale. The OMS-HC was then tested with 787 health care providers/trainees across Canada to determine its psychometric properties. RESULTS: The initial testing OMS-HC scale showed good internal consistency, Cronbach's alpha = 0.82 and satisfactory test-retest reliability, intraclass correlation = 0.66 (95% CI 0.54 to 0.75). The OMC-HC was only weakly correlated with social desirability, indicating that the social desirability bias was not likely to be a major determinant of OMS-HC scores. A factor analysis favoured a two-factor structure which accounted for 45% of the variance using 12 of the 20 items tested. CONCLUSIONS: The OMS-HC provides a good starting point for further validation as well as a tool that could be used in the evaluation of programs aimed at reducing mental illness related stigma by health care providers. The OMS-HC incorporates various dimensions of stigma with a modest number of items that can be used with busy health care providers.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».