Larger social networks may increase stigma against vocal illness: An integrated empirical and computational study of deciphering help-seeking behaviors and vocal stigma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Individuals with a stigmatized medical condition are often reluctant to seek medical help. Among professionals, singers and actors often experience stigma associated with voice disorders. Scientific evidence for vocal stigma is, however, limited and primarily anecdotal. No quantitative research has explored the impact that vocal stigma may have on help-seeking behavior in professional vocal performers. This study deployed and integrated empirical and computational tools to (1) quantify the experience of vocal stigma and help-seeking behaviors and (2) predict their modulations with peer influences in social networks. Methods Experience of vocal stigma and information-motivation-behavioral (IMB) skills were prospectively profiled using online surveys from a total of 403 Canadians (200 vocal performers and 203 controls). The survey data were used to formulate an agent-based network model that numerically simulates the effect of social interactions on vocal stigma and help-seeking behaviors. Each virtual agent updates their IMB states via social interaction, which in turn changes their self- and social-stigma states. Profiles from vocal performers and non-vocal performers were compared as a function of network size. Network analysis was performed to evaluate the effect of social network structure on the flow of information and motivation among virtual agents. Results Over 4000 simulation runs in each context, larger social networks are more likely to contribute to an increase in vocal stigma. For small social networks, total stigma was reduced with higher total IMB but much less so for large networks with around 400 agents. For the agent population of vocal performers with high social-stigma and risk for voice disorder, their vocal stigma is resistant to large changes in IMB. Agents with extreme IMB and stigma values are also likely to polarize their networks faster in larger social groups. Conclusions We used empirical surveys to contextualize vocal stigma and IMB in real world populations and developed a computational model to theorize and quantify the interaction among stigma, health-seeking behavior and influence of social interactions. This work establishes an effective, predictable experimental platform to provide scientific evidence in developing public policy or social interventions of reducing health stigma in voice disorders and other medical conditions.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».