When mental health care is stigmatizing: A participative study in schizophrenia.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Mental health care has been identified as a major source of mental illness stigmatization. Detailed information about these stigmatization experiences is thus needed to reduce stigma in mental health practices. The study aimed to (a) identify the most relevant stigmatizing situations in mental health care encountered by users with schizophrenia and their families; (b) characterize the relative importance of these situations in terms of frequency, experienced stigmatization, and associated suffering; and (c) identify contextual and individual factors associated with these experiences. METHOD: An online survey was conducted in France among users and family members to characterize situations of stigmatization in mental health care and identify associated factors. The survey content was first developed from a participative perspective, through a focus group including users. RESULTS: A total of 235 participants were included in the survey: 59 participants with schizophrenia diagnosis, 96 with other psychiatric diagnoses, and 80 family members. The results revealed 15 relevant situations with different levels of frequency, stigmatization, and suffering. Participants with a diagnosis of schizophrenia experienced more situations of stigmatization, with a higher frequency. Moreover, contextual factors were strongly associated with experienced stigmatization, including recovery-oriented practices (negatively associated) and measures without consent (positively associated). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR PRACTICE: These situations, as well as associated contextual factors, could be targeted to reduce stigmatization and related suffering in mental health practices. Results strongly underscore the potential of recovery-oriented practice as an instrument to fight stigma in mental health care. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».