Explicit and Implicit Attitudes of Canadian Psychiatrists toward People with Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: People with mental illness suffer stigma and discrimination across various contexts, including the health care setting, and clinicians' attitudes play an important role in perpetuating stigma. Effective stigma-reduction interventions for physicians require a better understanding of explicit (that is, conscious and controllable) and implicit (that is, subconscious and automatic) forms of bias, and of predictors and moderators of stigma. METHODS: Members of a Canadian university psychiatry department and of the Canadian Psychiatric Association (CPA) were invited to participate in a web-based study consisting of 2 measures of explicit attitudes, the Social Distance Scale (SDS) and the Opening Minds Scale for Health Care Providers (OMS-HC), and 1 measure of implicit attitudes, the Implicit Association Test (IAT). RESULTS: Thirty-five psychiatry residents and 68 psychiatrists completed the study (response rates of 12.1% for the university sample and 3.3% for the CPA sample). Participants desired greater social distance from the vignette patient with schizophrenia. Mean IAT scores, although negative, did not reach the threshold for a meaningful effect size. Patient contact positively predicted IAT scores, while age, sex, and level of training (resident, compared with psychiatrist) did not. Neither patient contact nor implicit attitudes predicted SDS or OMS-HC scores. CONCLUSION: Psychiatrists did not differ from psychiatry residents on any measures of explicit or implicit attitudes toward mental illness. Explicit attitudes toward people with mental illness were relatively negative; implicit attitudes were neither negative nor positive; and implicit and explicit attitudes were not correlated. Greater patient contact predicted more positive implicit attitudes, but did not predict explicit attitudes.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».