Mental Health Stigma: Explicit and Implicit Attitudes of Canadian Undergraduate Students, Medical School Students, and Psychiatrists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare explicit and implicit stigmatizing attitudes towards mental illness among undergraduate students, medical school students, and psychiatrists, and to assess whether attitudes are associated with education level, exposure to, and personal experience with mental illness. METHODS: Participants from McMaster University were recruited through email. Participants completed a web-based survey consisting of demographics; the Opening Minds Scale for Healthcare Providers (OMS-HC) 12-item survey, which measures explicit stigma; and an Implicit Association Test (IAT), measuring implicit bias toward physical illness (diabetes mellitus) or mental illness (schizophrenia). RESULTS: A total of 538 people participated: undergraduate students ( n = 382), medical school students ( n = 118), and psychiatrists ( n = 38). Psychiatrists had significantly lower explicit and implicit stigma than undergraduate students and medical school students. Having been diagnosed with mental illness or having had a relationship with someone experiencing one was significantly associated with lower explicit stigma. Mean scores on the OMS-HC "disclosure/help-seeking" subscale were higher compared with the "attitudes towards people with mental illness" subscale. There was no correlation between the OMS-HC and IAT. CONCLUSIONS: These findings support the theory that increased education and experience with mental illness are associated with reduced stigma. Attitudes regarding disclosure/help-seeking were more stigmatizing than attitudes towards people with mental illness. The groups identified in this study can potentially benefit from anti-stigma campaigns that focus on reducing specific components of explicit, implicit, public and self-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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».