Descriptive epidemiology of stigma against depression in a general population sample in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental health illnesses, such as depression, are responsible for a growing disease burden worldwide. Unfortunately, effective treatment is often impeded by stigmatizing attitudes of other individuals, which have been found to lead to a number of negative consequences including reduced help-seeking behavior and increased social distance. Despite the high prevalence of depression in Canada, little research has been conducted to examine stigma against depression in the Canadian general population. Such information is crucial to understanding the current state of stigmatizing attitudes in the Canadian communities, and framing future stigma reduction initiatives. The objectives of this study were to estimate the percentages of various stigmatizing attitudes toward depression in a general population sample and to compare the percentages by demographics and socioeconomic characteristics. METHODS: We conducted a cross-sectional telephone survey in Alberta, Canada, between February and June 2006. Random digit dialing was used to recruit participants who were aged 18-74 years old (n = 3047). Participants were presented a case vignette describing a depressed individual, and responded to a 9-item Personal Stigma questionnaire. The percentages of stigmatizing attitudes were estimated and compared by demographic and socioeconomic variables. RESULTS: Among the participants, 45.9% endorsed that depressed individuals were unpredictable and 21.9% held the view that people with depression were dangerous. Significant differences in stigmatizing attitudes were found by gender, age, education, and immigration status. A greater proportion of men than women held stigmatizing views on each stigma item. No consistent trend emerged by age in stigma against depression. Participants with higher levels of education reported less stigmatizing attitudes than those with less education. Participants who were not born in Canada were more likely to hold stigmatizing attitudes than those who were born in Canada. CONCLUSION: In the general population, stigmatizing attitudes towards depression differ by demographic characteristics. Men, those with less education and immigrants should be the targets of stigma reduction campaigns.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».