The Effects of Stigma on the Caregivers of Elderly Patients With Psychiatric Issues in a Chinese Community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract World Health Organization in 2017 indicates the proportion of persons over the age of 60 years will exponentially grow from 12% in 2015 to 22% in 2050. Advanced age is a common risk factor for multiple conditions, including psychosis, depression, and other mental illnesses linked to cognitive and neurologic disorders. The majority of the studies identify ethnicity and socioeconomic status as primary determinants of mental health care access. Recent studies show that up to 12% of elderly Chinese have had a history of mental problems. However, over 50% of Chinese with mental disorders have failed to obtain professional help. Lack of access to health care for mental disorders has been linked to multiple underlying socioeconomic and cultural factors. These Chinese Americans lack an in-depth understanding of their psychosis, and psychiatric conditions are often a minority in nature. This study will systematically review the existing situations relating the factors to the stigma on caregivers. The result shows that the leading cause of psychiatric disorders, physical and emotional components of the elderly population, needs to be incorporated in the care plan in nursing homes and hospitals. In North America, the constant perception of discrimination and the inherent feeling of isolation and stigma among families with elderly members remains challenging. This review could contribute to the policy reform, which can help design effective control strategies to manage gaps of most mental disorders that continue to disproportionately affect different ethnic groups across the U. S. and Canada.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».