Clinicians’, patients’ and carers’ perspectives on borderline personality disorder in Pakistan: A mixed methods study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Borderline Personality Disorder (BPD) is a condition characterised by significant social and occupational impairment and high rates of suicide. In high income countries, mental health professionals carry negative attitudes towards patients with BPD, find it difficult to work with patients with BPD, and even avoid seeing these patients. Negative attitudes and stigma can cause patients to fear mistreatment by health care providers and create additional barriers to care. Patients' self-stigma and illness understanding BPD also affects treatment engagement and outcomes; better knowledge about mental illness predicts intentions to seek care. The perspectives of mental health clinicians and patients on BPD have not been researched in the Pakistani setting and likely differ from other settings due to economic, cultural, and health care system differences. Our study aims to understand the attitudes of mental health clinicians towards patients with BPD in Pakistan using a self-report survey. We also aim to explore explanatory models of illness in individuals with BPD and their family members/carers using a Short Explanatory Model Interview (SEMI). The results of this study are important as we know attitudes and illness understanding greatly impact care. Results of this study will help guide BPD-specific training for mental health clinicians who care for patients with BPD and help inform approaches to interventions for patients with BPD in Pakistan.
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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 | 0,017 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,005 |
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 ».