Stigma towards mental disorders in Qatar: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Across the world, people with mental health disorders experience various levels of stigma. Service users can provide valuable insight into the nature and extent of this stigma. In Qatar, mental health stigma was not well studied previously. Methods: This study was part of mixed-methodology research. The research team conducted interviews in English or Arabic with outpatient mental health clinic attendees who participated in a quantitative survey in Qatar. For the qualitative part of the study, the interview guide was developed after the results were analyzed for the pilot phase of a national quantitative survey that engaged nurses, physicians, patients, and family members in discussions about mental health stigma. All interviews were recorded and transcribed for coding and thematic analysis. Arabic-language interviews were translated into English by a certified translation service. A framework was developed, which eventually included eight main themes and five sub-themes relating to perceptions of mental illness, stigma, and avoidance of stigma. Results: Seven people, all with previous mental health diagnoses, were included in the qualitative study. The participants described instances of stigma. Most of them did not disclose their mental health diagnoses to others. Stigma among the participants was often experienced by proxy. Stigma towards mental disorders in Qatar was believed to be caused by poor understanding of these diagnoses, media portrayals of persons with mental disorders, and perceptions arising from cultural/religious beliefs. Modifying lifestyles and concealing diagnosis helped the participants to avoid stigma within Qatar. Conclusions: All the participants believed that mental illness diagnoses carried social stigma. Most of them described efforts to avoid disclosing mental health diagnoses to others based on a fear of negative social consequences. These findings offer insight into the perceptions of service users in Qatar towards stigma and self-stigma.
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 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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».