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Enregistrement W3180586814 · doi:10.1017/s0714980821000192

Stigma Reduction Interventions of Dementia: A Scoping Review

2021· review· en· W3180586814 sur OpenAlexaff
Juanita-Dawne Bacsu, Shanthi Johnson, Megan E. O’Connell, Marc Viger, Nazeem Muhajarine, P. A. Hackett, Bonnie Jeffery, Nuelle Novik, Thomas McIntosh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanSaskatchewan HealthUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychological interventionStigma (botany)PsychologyInclusion (mineral)Quality of life (healthcare)NursingGerontologyMedicineMedical educationPsychiatrySocial psychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite its global importance and the recognition of dementia as an international public health priority, interventions to reduce stigma of dementia are a relatively new and emerging field. The purpose of this review was to synthesize the existing literature and identify key components of interventions to reduce stigma of dementia. We followed Arksey and O'Malley's scoping review process to examine peer-reviewed literature of interventions to reduce dementia-related stigma. A stigma-reduction framework was used for classifying the interventions: education (dispel myths with facts), contact (interact with people with dementia), mixed (education and contact), and protest (challenge negative attitudes). From the initial 732 references, 21 studies were identified for inclusion. We found a variety of education, contact, and mixed interventions ranging from culturally tailored films to intergenerational choirs. Findings from our review can inform the development of interventions to support policies, programs, and practices to reduce stigma and improve the quality of life for people with dementia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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