Knowing so much, yet knowing so little: a scoping review of interventions that address the stigma of mental illness in the Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
Stigma can have detrimental effects on the health and wellbeing of individuals living with a mental illness. This scoping review describes the nature, range, and extent of intervention research aimed at reducing public and self-stigma of mental illness in the Canadian context. The review was guided by Arksey and O'Malley's framework. A search of databases and relevant websites identified 35 primary studies. Most studies used quantitative research methods and included predominantly youth or middle-aged adults, women, and white Canadian-born people. Guided by different conceptualizations of stigma, direct or indirect contact, education, and advocacy-focused interventions, aimed to provide information, and/or develop skills to address self and public stigma. Most studies evaluated interventions' effectiveness short-term. Of the few studies that followed-up participants long-term, some were able to reduce stigmatizing attitudes post-intervention, however, these targeted only specific groups such as students or health care professionals. Lack of diversity among the samples, and limited evidence of long-term effectiveness of interventions, were some of the studies' limitations. What is currently known about interventions aimed at reducing the stigma of mental illness in the Canadian context is not informed by research among vulnerable groups, such as people living with a mental illness, older adults, immigrants, and people of diverse ethnic backgrounds. Interventions that are informed by clear conceptualizations of stigma and rigorously evaluated in a range of ethno-cultural groups would create a knowledge base that is useful for policy-makers, community leaders, and agencies serving various ethnic communities in Canada.
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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 | 0,017 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».