“Don’t Judge a Book by Its Cover”: A Qualitative Study of Methadone Patients’ Experiences of Stigma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite its efficacy and widespread use, methadone maintenance treatment (MMT) continues to be widely stigmatized. Reducing the stigma surrounding MMT will help improve the accessibility, retention, and treatment outcomes in MMT. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 18 adults undergoing MMT. Thematic content analysis was used to identify overarching themes. RESULTS: In total, 78% of participants reported having experienced stigma surrounding MMT. Common stereotypes associated with MMT patients included the following: methadone as a way to get high, incompetence, untrustworthiness, lack of willpower, and heroin junkies. Participants reported that stigma resulted in lower self-esteem; relationship conflicts; reluctance to initiate, access, or continue MMT; and distrust toward the health care system. Public awareness campaigns, education of health care workers, family therapy, and community meetings were cited as potential stigma-reduction strategies. DISCUSSION AND CONCLUSION: Stigma is a widespread and serious issue that adversely affects MMT patients' quality of life and treatment. More efforts are needed to combat MMT-related stigma.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».