Mental health stigma: the role of dualism, uncertainty, causation and treatability
Notice bibliographique
Résumé
Public stigma on mental health has been defined as 'the set of negative attitudes and beliefs that motivate individuals to fear, reject, avoid and discriminate against people with mental illness'. Stigma causes immense suffering to people with mental disorders across the globe. According to a recent Human Rights Watch report, people with mental health conditions are still shackled in 60 countries. Nearly nine out of 10 mental health service users in England have experienced discrimination. Stigma can be perpetuated by people in all walks of life, including the family and friends of those with mental disorders, and healthcare professionals, including those working in mental health. The adverse consequences of stigma include shame, self-blame, isolation and discrimination. Examples of discrimination experienced by people with mental health disorders include others avoiding their company, and education, employment and housing opportunities being withheld. Stigma can deter people with mental health problems from seeking help and leads to poor adherence to treatment. People with mental disorders have high rates of physical comorbidity and higher mortality compared with the general population. The reasons for these health disparities are multifactorial, but discrimination and diagnostic overshadowing are believed to contribute. Mental health stigma has many causes including lack of knowledge and inaccurate beliefs, especially regarding the relationship between mental illness and violent behaviour. In this article, we highlight mind-body dualism and an underappreciation of the similarities that can exist between mental and physical disorders as contributory factors to stigma. Negative assumptions about psychiatry include it involving uncertainty, the causation of disorders being poorly understood and conditions having poor treatability. These are misleading generalisations, but more relevant to this article is the fact that these features can be encountered in both psychiatry and general medicine.
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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,035 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».