Stigma-related mental health knowledge and attitudes among primary health workers and community health volunteers in rural Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The study was conducted in rural Kenya and assessed stigma in health workers from primary health facilities. AIMS: This study compared variations in stigma-related mental health knowledge and attitudes between primary health workers (HWs) and community health volunteers (CHVs). METHODS: Participants ( n = 44 HWs and n = 60 CHVs) completed the self-report Mental Health Knowledge Schedule and the Reported and Intended Behavior Scale, along with sociodemographic questions. Multiple regression models were used to assess predictors of mental health knowledge and stigmatizing behaviors. RESULTS: HWs had significantly higher mean mental health knowledge scores than CHVs, p < .001, and significantly higher mean positive attitudes scores than CHVs, p = .042. When controlling for relevant covariates, higher positive attitudes was the only significant predictor of higher mental health knowledge, and self-rating of sense of belonging to the community and mental health knowledge remained the main predictors of positive attitudes. CONCLUSION: Results suggest that stigma-related mental health knowledge and attitudes are associated, and interventions should target these areas with health workers. There is scope for intervention to increase knowledge and positive attitudes for individuals who feel a strong sense of community belonging. Future studies should test feasible ways to reduce stigma in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».