Measuring Stigma Towards People with Opioid Use Problems: Exploratory and Confirmatory Factor Analysis of the Opening Minds Provider Attitudes Towards Opioid-Use Scale (OM-PATOS)
Notice bibliographique
Résumé
Many countries are experiencing an ongoing opioid crisis characterized by high rates of opioid use problems, overdose, poisoning, and death. Stigma has been identified as a central problem for seeking and receiving quality services from health providers and first respondents. The Mental Health Commission of Canada developed a scale that could be used to measure stigma in this population, as no such scale currently exists. This paper provides the results of psychometric testing of this new scale, known as the Opening Minds Provider Attitudes Towards Opioid-Use Scale (OM-PATOS), using exploratory (EFA) and confirmatory (CFA) factor analysis. EFA findings showed a 15 item 2-factor solution, with subscales of 'attitudes' (6 items) and 'behaviours/motivation to help' (9 items). The confirmatory factor analysis provided some preliminary confirmation of the factor structure suggested by the exploratory analyses, but further research with larger samples is needed to fully confirm the factor structure. Overall, results support the use of the 15-item scale with health professionals and first responders, with factors used for descriptive value rather than as calculated subscales until further research can be completed.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».