Examining the Application of the Opening Minds Survey in the Community Health Centre Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Stigma has been identified as a complex and problematic issue. It acts as a major barrier to accessing care and can exacerbate the experience of a health condition, particularly for clients with mental illness and substance use issues. Scales designed to assess stigmatising attitudes towards those with mental illness and substance use problems among health care providers are necessary to evaluate programs designed to reduce that stigma. The goal of this study was to evaluate the internal reliability and external validity of the Opening Minds Survey for Health Care Providers (OMS-HC). METHODS: The current study examined the use of the OMS-HC in assessing stigma held by Community Health Centre (CHC) staff towards clients with mental and/or substance use problems. Participants represented staff from 6 CHCs in the Greater Toronto Area ( n = 190). RESULTS: The OMS-HC was found to have acceptable internal reliability for the 15-item version of the scale (α = 0.766) and mixed reliability for its subscales (α = 0.792-0.673). Confirmatory factor analysis showed good absolute (root mean square error of approximation = 0.013) and relative fit (Tucker-Lewis index = 0.996) for the current data. The OMS-HC was also shown to correlate with a series of scales commonly used in stigma research. CONCLUSIONS: After testing for internal validity and comparing the OMS-HC to other commonly used scales for assessing stigma and attitudes concerning recovery, the scale was found to be appropriate for the CHC setting and may be advantageous over the use of multiple scales.
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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».