Critical Analysis of a Population Mental Health Strategy: Effects on Stigma for People With Intellectual and Developmental Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Stigma is widely identified as an issue affecting the health and well-being of people with intellectual and developmental disabilities (IDD), and those with mental illnesses. To address this issue, a population mental health strategy, which includes a focus on reducing stigma and discrimination, was developed by the government of Ontario, Canada. Methods: Drawing on a critical policy analysis approach, we examined how stigma and mental illness are problematized and addressed in this strategy, and the implications for people with co-occurring IDD and mental illness. Results: Our analysis revealed that implicit understandings of exclusion, dependency, and inadequate economic participation have shaped how the explicitly identified issues of stigma and discrimination related to mental illness are problematized in the strategy. These implicit understandings have shaped courses of action (e.g., mental health promotion and anti-stigma programs) that may have positive consequences (e.g., skills for managing one’s own mental health, decreased discrimination related to mental illness), but may have unintended negative consequences (e.g., stigma of being different and doing different than people without IDD and/or mental illness, and not being able to support oneself). Conclusions: Acknowledging disability discrimination and emphasizing other ways of participating and being included in communities that are not predominantly focused on independence and productivity can potentially contribute to reducing the stigma experienced by people with concurrent IDD and mental illness, and improve their health and well-being.
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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 | 0,045 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».