The role of moral explanations and structural inequalities in experiences of mental illness stigma in Northern Minas Gerais, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The process of stigmatization within different cultural contexts has long been viewed as essential in understanding the course and outcomes of mental illness. However, little research has examined which cultural constructs and categories are used to explain mental illness, and how they contribute to the way people with mental illness experience stigma and social exclusion, as well as how these beliefs affect healthcare practices. This study examines meanings ascribed to mental illness and experiences of stigma among four groups in urban settings of Minas Gerais, Brazil: persons with mental illness; their families; members of the lay public; and health professionals working at an alternative community-based psychosocial treatment service or a local university hospital. Qualitative methods, including semi-structured interviews and participant observation, were conducted with a purposive sample of 72 participants. Data were analyzed through content analysis. The findings suggest that stigma and discrimination are intrinsically rooted in a systemic process of social exclusion generated by meanings ascribed to mental illness and the structural vulnerabilities of the mental healthcare system. The findings further suggest that structural inequality is a powerful factor behind lay concepts of mental illness and that this is particularly harmful because it reinforces personal blame attributions instead of addressing the hidden structural forces that contribute to mental illness. The study highlights the subtle interrelations between cultural beliefs and structural vulnerabilities that should be addressed in mental health policy in order to diminish the effects of stigma on people with mental illnesses.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».