Health care providers and people with mental illness: An integrative review on anti-stigma interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care providers are an important target group for anti-stigma interventions because they have the potential to convey stigmatizing attitudes towards people with mental illness. This can have a detrimental impact on the quality and effectiveness of care provided to those affected by mental illness. AIMS AND METHODS: Whittemore & Knafl's integrative review method (2005) was used to analyze 16 studies investigating anti-stigma interventions targeting health care providers. RESULTS: The interventions predominantly involved contact-based educational approaches which ranged from training on mental health (typically short-term), showing videos or films (indirect social contact) to involving people with lived experiences of mental illness (direct social contact). A few studies focused on interventions involving educational strategies without social contact, such as mental health training (courses/modules), distance learning via the Internet, lectures, discussion groups, and simulations. One study investigated an online anti-stigma awareness-raising campaign that aimed to reduce stigmatizing attitudes among health care providers. CONCLUSION: Anti-stigma interventions that involve social contact between health care providers and people with mental illness, target specific mental illnesses and include long-term follow-up strategies seem to be the most promising at reducing stigma towards mental illness among health care providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».