Stigma and mental health: The curious case of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This article considers the impact of COVID-19 on stigma and mental health across the life spectrum and the ways that people access services. Purpose: To explore the ways that a pandemic (COVID-19) has changed/shifted the relationship between mental illness or mental ill health and stigma across the life spectrum and call to re-focus resources on sustainable healthy societies, building cultures of peace. Methodology: A literature search was employed, combined with informal interviews and observation. Results and Discussion: On the one hand, the pandemic has opened public discussion of mental health challenges such as anxiety and depression, reducing some of the stigma attached as the experience is more common amongst people who have not previously declared mental health challenges. On the other hand, people previously experiencing mental ill health have mostly had that health challenge exacerbated by the pandemic. With fewer resources available, and changes in service delivery to largely on-line resources, the reduction in stigma has not meant better mental health care and services, but rather further marginalized some of the population. Cultures of peace are inclusive and provide space for full growth of all citizens, in contrast to reactive approaches now more readily applied. Mental health services are a basic right for all people and should be considered as such in all planned health strategies. Limitations: The article focuses on literature review, anecdotal and observation and is focused over a short term, in North America. It is a preliminary study. Strengths: As a preliminary study, the article highlights an emergent and present dilemma. It also highlights the need for a much more holistic, global approach to mental health and wellbeing across the lifespan. Conclusion: While there are calls for national strategies for mental health services and services for people with dementia, in particular, there is still a need to take a more holistic approach to mental health as part of a whole health strategy to support human dignity and inclusion across the lifespan
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 | 0,008 | 0,013 |
| 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 | 0,034 | 0,049 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».