Mental health literacy reduces the impact of internalized stigma on willingness to seek mental health services
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Older adults (OA) are the age demographic least likely to seek help, and internalized stigma is an important reason why. We sought to further our understanding of which OA are particularly likely to be negatively impacted by internalized stigma, and why, by investigating mental health literacy (MHL) as a moderator within the internalized stigma model (ISM) of help seeking. Methods: We utilized conditional-process analysis of cross-sectional, secondary data from 350 distressed OA. Participants completed an online survey consisting of measures of distress, MHL, public and self-stigma of seeking help, help-seeking attitudes, and willingness to seek services. Results: MHL moderated the ISM; distressed OA with low MHL were more likely to have public stigma internalized as self-stigma, which in turn reduced their willingness to seek services. The direct negative impact of self-stigma on help-seeking attitudes and willingness to seek services was also stronger among distressed OA with low MHL. Conclusions: These results increase our understanding of which OA are unlikely to seek mental health help, and why. Furthermore, MHL is a malleable construct and can serve as the target of interventions designed to increase the help-seeking propensity among OA in need of help.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».