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03 - How well do patients with schizophrenia deflect public stigma? Findings from a Nigerian cohort.

2019· preprint· en· W4213267554 sur OpenAlexaboutno aff
Babatunde Fadipe, Andrew T Olagunju

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)CohortSchizophrenia (object-oriented programming)PsychiatryMedicinePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONGRESS TOPIC 76. Stigma and Mental IllnessPRESENTER: Dr. Vahe Kehyayan, PhDvkehyaya@ucalgary.ca+974-6624-8396AUTHOR AND CO-AUTHORS Lead authorDr. Vahe Kehyayan, PhDUniversity of Calgary in QatarP.O.Box 23133Doha, Qatarvkehyaya@ucalgary.ca+974-6624-8396 Co-authorsDr. Ziyad Mahfoud, PhDWeil Cornell Medical College in QatarDoha, Qatar Dr. Suhaila Ghuloum, MDMental Health ServicesHamad Medical CorporationDoha, QatarMrs. Tamara Marji, MSc.University of Calgary in QatarDoha, QatarDr. Hassen Al Amin, MDWeil Cornell Medical College in QatarDoha, Qatar TITLE: INTERNALIZED STIGMA IN PERSONS WITH MENTAL ILLNESS AND THEIR FAMILIES IN QATAR: A CROSS-SECTIONAL MIXED METHODS STUDYObjectives: to assess the levels of stigma in persons with mental illness (PWMI) and their families; to explore PWMIu2019s lived experiences; to examine the association of levels of stigma with participantsu2019 background characteristics.Background and Aims: Stigma is a major barrier for PWMI to seek treatment. Untreated mental illness contributes to the burden of disease, disability and mortality. Studies have shown that interventions to address stigma can help improve the overall recovery and re-integration of PWMI into the community. The aim of this study was to inform the development of strategic interventions to address stigma.Materials and Methods: The Internalized Stigma Mental Illness (ISMI) scale was used to interview patients and an adapted version for family members. Significance was set at p<0.05. Results: In multivariate logistic regression, patients with some level of education were less likely to report high stigma (>2.5) compared to no formal education, and those with lower level of social support, the higher the odds of high stigma. Family members who were married reported significantly higher levels of stigma (>2.0) and those who had at least college education reported significantly lower levels stigma. Conclusions: Internalized stigma is common in these vulnerable populations. An anti-stigma education program with targeted audiences in the context of Qatar may be conducive to creating an all-inclusive society to encourage PWMI to voluntarily self-disclose their mental illness and to seek early intervention from the formal healthcare system, and to encourage families to support their family members in their journey to recovery.Key words: stigma; internalized stigma; self-stigma; Qatar; Internalized Stigma Mental Illness Scale

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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