Analyzing Two Decades of Literature on Experiences of Familial Mental Illness Stigma in Four Advanced Countries (2000–2020)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental illness-related stigma does not only emanate from the public but also within families of persons with mental illnesses. Familial mental illness stigma implies family members perpetuating stigma against their loved ones with mental illnesses. AIMS: The aim of this review was to analyze the empirical literature on experiences of familial mental illness stigma in four countries. METHODS: Using seven databases, we reviewed 133 empirical studies with 26 meeting the inclusion criteria. Each of the 26 studies spoke to various forms of familial mental illness stigma that potentially impact the self-esteem and self-worth of the affected person. RESULTS: Findings from this review show the existence of familial mental illness stigma in high-income countries, highlighting the need for evidence-based policies to safeguard affected persons at the family level. Close relatives stigmatizing their loved ones due to mental illnesses have contributed to the concealment of mental illness diagnoses within families, which often results in poor prognoses. CONCLUSIONS: Family members' understanding of mental illnesses is key in confronting the stigma associated with mental disorders in our communities, but this is contingent on continuous comprehensive familial program and education. Constant social support from community services and family members is essential in the recovery of persons with mental illnesses. This underscores the need for a stigma-free environment at all levels of society to ensure all-inclusiveness which calls for a comprehensive strategy that targets policy changes, public education, and media representations of mental health-related problems.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».