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Enregistrement W4391538986 · doi:10.1177/00207640231221090

Self-stigma, religiosity, and perceived social support in people with recent-onset psychosis in the Islamic Republic of Iran: Associations with symptom severity and psychosocial functioning

2024· article· en· W4391538986 sur OpenAlexaboutno aff
Matej Djordjevic, Sara Farhang, Mohammad Reza Shirzadi, S. Bentolhoda Mousavi, Richard Bruggeman, Ayyoub Malek, Arash Mohagheghi, Fatemeh Ranjbar, AR Shafiee-Kandjani, HE Jongsma, Wim Veling

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Medical Research DevelopmentUniversitair Medisch Centrum Groningen
Mots-clésReligiosityPsychosocialPsychosisSocial functioningIslamic republicPsychologyPsychiatrySocial supportClinical psychologySocial stigmaStigma (botany)IslamMedicineDistressPsychotherapistSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Most evidence on psychosocial factors in recent-onset psychosis comes from high-income countries in Europe, Australia, Canada and the USA, while these factors are likely to differ under varying sociocultural and economic circumstances. In this study, we aimed to investigate associations of self-stigma, religiosity and perceived social support with symptom severity and psychosocial functioning in an Iranian cohort of people with recent-onset psychosis (i.e. illness duration of <2 years). Methods: We used baseline data of 361 participants ( N = 286 [74%] male, mean age = 34 years [Standard Deviation = 10.0]) from the Iranian Azeri Recent-onset Acute Phase Psychosis Survey (ARAS). We included assessments of self-stigma (Internalized Stigma of Mental Illness, ISMI), religiosity (based on Stark & Glock), perceived social support (Multidimensional Scale of Perceived Social Support, MSPSS), symptom severity (Positive And Negative Syndrome Scale, PANSS) and psychosocial functioning (clinician-rated Global Assessment of Functioning Scale, GAF, and self-reported World Health Organization Disability Assessment Schedule 2.0, WHODAS 2.0). Descriptive analyses were employed to characterize the study sample. Covariate-adjusted ordinal and multivariable linear regression analyses were performed to investigate cross-sectional associations of baseline ISMI, religiosity and MSPSS with concurrent PANSS, GAF and WHODAS 2.0. Results: Higher self-stigma was associated with poorer self-reported functioning ( B = 0.375 [95% Confidence Interval (CI): 0.186, 0.564]) and more severe concurrent symptoms ( B = 0.436 [95% CI: 0.275, 0.597]). Being more religious was associated with poorer clinician-rated functioning (OR = 0.967 [95% CI: 0.944, 0.991]), but with less severe symptoms ( B = −0.258 [95% CI: −0.427, −0.088]). Stronger social support was associated with poorer clinician-rated (OR = 0.956 [95% CI: 0.935, 0.978]) and self-reported functioning ( B = 0.337 [95% CI: 0.168, 0.507]). Conclusion: This study shows that self-stigma, religiosity and perceived social support were associated with symptom severity and clinician-rated as well as self-reported psychosocial functioning in an Iranian cohort of people with recent-onset psychosis. The findings extend previous evidence on these psychosocial factors to one of the largest countries in the Middle East, and suggest that it may be worthwhile to develop strategies aimed at tackling stigma around psychosis and integrate the role of religiosity and social support in mental ill-health prevention and therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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