Attitudes of health professionals towards people with substance use disorders in Brazil, controlling for the effects of social desirability
Notice bibliographique
Résumé
Health professionals are in a strategic position to help people with substance use disorders (SUDs) who seek health services for support or treatment. However, it is known that professionals' attitudes towards people who use alcohol and other drugs are marked by stigmatizing attitudes that create barriers to access quality treatment and make it difficult for the user to adhere to it. From this, the present study aimed to investigate the attitudes of 264 health professionals from specialised services and primary health care (PHC) in the Southeast region of Brazil, through Opening Minds Scale for Healthcare Providers (OMS-HC), taking into account the hypothesis of contact with the subject as a predictor of more positive attitudes. For this, a Multiple Hierarchical Regression was carried out to ascertain the contribution of the variables used in the explanatory model of attitudes. In addition, the measure of social desirability (SD), assessed by Brazilian Portuguese adaptation of Marlowe-Crowne Social Desirability Scale, was used as a control variable in the regression model to obtain a more robust and accurate model regarding the presence of biased responses, pervasive in studies on attitudes. In general, our findings showed that contact/familiarity with substance use, either through direct contact with users or through the respondent's own use, predicted more positive attitudes, with specialised service professionals expressing more positive attitudes than those working in PHC. Blaming the user for his/her condition presented itself as a predictor of more negative attitudes. Studies like this are of paramount importance for understanding the relationship established between professionals and service users and, therefore, for tailoring interventions and programs that aim to reduce stigmatizing attitudes and provide better access to health for people with SUDs. The importance of using the SD measure as a control variable in Regression is also emphasised, as an effective way to overcome to a common limitation in studies of attitudes.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».