The Health Stigma and Discrimination Framework: a global, crosscutting framework to inform research, intervention development, and policy on health-related stigmas
Notice bibliographique
Résumé
Stigma is a well-documented barrier to health seeking behavior, engagement in care and adherence to treatment across a range of health conditions globally. In order to halt the stigmatization process and mitigate the harmful consequences of health-related stigma (i.e. stigma associated with health conditions), it is critical to have an explicit theoretical framework to guide intervention development, measurement, research, and policy. Existing stigma frameworks typically focus on one health condition in isolation and often concentrate on the psychological pathways occurring among individuals. This tendency has encouraged a siloed approach to research on health-related stigmas, focusing on individuals, impeding both comparisons across stigmatized conditions and research on innovations to reduce health-related stigma and improve health outcomes. We propose the Health Stigma and Discrimination Framework, which is a global, crosscutting framework based on theory, research, and practice, and demonstrate its application to a range of health conditions, including leprosy, epilepsy, mental health, cancer, HIV, and obesity/overweight. We also discuss how stigma related to race, gender, sexual orientation, class, and occupation intersects with health-related stigmas, and examine how the framework can be used to enhance research, programming, and policy efforts. Research and interventions inspired by a common framework will enable the field to identify similarities and differences in stigma processes across diseases and will amplify our collective ability to respond effectively and at-scale to a major driver of poor health outcomes globally.
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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 | 0,049 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,043 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».