MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921199185 · doi:10.1186/s12916-019-1271-3

The Health Stigma and Discrimination Framework: a global, crosscutting framework to inform research, intervention development, and policy on health-related stigmas

2019· letter· en· W2921199185 sur OpenAlexafffund
Anne Stangl, Valerie A. Earnshaw, Carmen H. Logie, Wim H. van Brakel, Leickness C. Simbayi, Iman Barré, John F. Dovidio

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institute on Drug AbuseWilliam and Flora Hewlett FoundationOntario Ministry of Research and InnovationNational Institutes of HealthDepartment for International Development
Mots-clésStigma (botany)MedicinePsychological interventionHealth equityMental healthHealth careHealth policyGlobal healthSocial stigmaPublic healthPsychiatryNursingHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0060,043
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 544
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC MedicineMême sujetObesity and Health PracticesTravaux en français237 207