A grounded theory model for reducing stigma in health professionals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Mental Health Commission of Canada was formed as a national catalyst for improving the mental health system. One of its initiatives is Opening Minds (OM), whose mandate is to reduce mental health-related stigma. This article reports findings from a qualitative study on antistigma interventions for healthcare providers, which includes a process model articulating key stages and strategies for implementing successful antistigma programmes. METHOD: The study employed a grounded theory methodology. Data collection involved in-depth interviews with programme stakeholders, direct observation of programmes, a review of programme documents, and qualitative feedback from programme participants. Analysis proceeded via the constant comparison method. A model was generated to visually present key findings. RESULTS: Twenty-three in-depth interviews were conducted representing 18 different programmes. Eight programmes were observed directly, 48 programme documents were reviewed, and data from 1812 programme participants were reviewed. The analysis led to a four-stage process model for implementing successful antistigma programmes targeting healthcare providers, informed by the basic social process 'targeting the roots of healthcare provider stigma'. CONCLUSION: The process model developed through this research may function as a tool to help guide the development and implementation of antistigma programmes in healthcare contexts.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».