31.2 BE OUTSPOKEN AND OVERCOME STIGMATIZING THOUGHTS (BOOST): A GROUP TREATMENT FOR INTERNALIZED STIGMA IN FIRST-EPISODE PSYCHOSIS
Notice bibliographique
Résumé
Nearly half of individuals experiencing psychotic disorders report moderate to high levels of internalized stigma, which can significantly interfere with the recovery goals of patients. Despite a growing awareness of the negative clinical outcomes of internalized stigma, few interventions have been designed to specifically address this issue in first episode psychosis. Therefore, the goal of the present study was to examine the efficacy of a novel treatment for this specialized population: BOOST (Be Outspoken and Overcome Stigmatizing Thoughts). BOOST is an eight-session group intervention that combines cognitive restructuring, assertive communication skills, and peer support. The group is co-facilitated by a peer support worker and the development of the intervention integrated service users. Participants (N = 15) recruited from an early psychosis intervention clinic received BOOST in a pilot open-label study. Pre- and post-treatment measures included the Internalized Stigma of Mental Illness scale, the Rosenberg Self-Esteem Scale, and the Satisfaction with Life Scale. BOOST significantly improved internalized stigma, p = .04, Cohen’s d = .76; self-esteem, p = .02, Cohen’s d = 1.2; and satisfaction with life, p = .03; Cohen’s d = 1.2. Results from this pilot study suggest that in addition to reducing internalized stigma, BOOST effects might transfer to other proximal and distal outcome measures. We will also present the results of a dissemination project within a large-scale psychosis network.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».