Use of Online Forums for Perinatal Mental Illness, Stigma, and Disclosure: An Exploratory Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perinatal mental illness is a global health concern; however, many women with the illness do not get the treatment they need to recover. Interventions that reduce the stigma around perinatal mental illness have the potential to enable women to disclose their symptoms to health care providers and consequently access treatment. There are many online forums for perinatal mental illness and thousands of women use them. Preliminary research suggests that online forums may promote help-seeking behavior, potentially because they have a role in challenging stigma. This study draws from these findings and theoretical concepts to present a model of forum use, stigma, and disclosure. OBJECTIVE: This study tested a model that measured the mediating role of stigma between online forum use and disclosure of affective symptoms to health care providers. METHODS: A Web-based survey of 200 women who were pregnant or had a child younger than 5 years and considered themselves to be experiencing psychological distress was conducted. Women were recruited through social media and questions measured forum usage, perinatal mental illness stigma, disclosure to health care providers, depression and anxiety symptoms, barriers to disclosure, and demographic information. RESULTS: There was a significant positive indirect effect of length of forum use on disclosure of symptoms through internal stigma, b=0.40, bias-corrected and accelerated (BCa) 95% CI 0.13-0.85. Long-term forum users reported higher levels of internal stigma, and higher internal stigma was associated with disclosure of symptoms to health care providers when controlling for symptoms of depression and anxiety. CONCLUSIONS: Internal stigma mediates the relationship between length of forum use and disclosure to health care providers. Findings suggest that forums have the potential to enable women to recognize and reveal their internal stigma, which may in turn lead to greater disclosure of symptoms to health care providers. Clinicians could refer clients to trustworthy and moderated online forums that facilitate expression of perinatal mental illness stigma and promote disclosure to health care providers.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».