The experience and impact of stigma in Saudi people with a mood disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stigma plays a powerful role in an individual's attitude towards mental illness and in their seeking psychiatric and psychological services. Assessing stigma from the perspective of people with mood disorders is important as these disorders have been ranked as major causes of disability. OBJECTIVES: To determine the extent and impact of stigma experiences in Saudi patients with depression and bipolar disorder, and to examine stigma experiences across cultures. METHOD: Ninety-three individuals with a mood disorder were interviewed at King Saud University Medical City using the Inventory of Stigmatizing Experiences (ISE). RESULTS: We detected no significant differences in experiences of stigma or stigma impact in patients with bipolar vs. depressive disorder. However, over 50% of respondents reported trying to hide their mental illness from others to avoiding situations that might cause them to feel stigmatized. In comparison with a Canadian population, the Saudi participants in this study scored significantly lower on the ISE, which might be due to cultural differences. CONCLUSION: More than half of the Saudi participants with a mood disorder reported avoiding situations that might be potentially stigmatizing. There are higher levels of stigma in Canada and Korea than in Saudi Arabia. Our results suggest that cultural differences and family involvement in patient care can significantly impact self-stigmatization. The ISE is a highly reliable instrument across cultures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».