Enablers of Mental Illness Stigma: A Scoping Review of Individual Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction . Stigma is noted to be one of the greatest barriers to the recovery of persons with mental health problems. Stigma has been acknowledged as both an individual and a social orchestration that has an overpowering impact on the social standing of marginalized persons in a society. This study examined the extant literature to ascertain if any evidence(s) suggested a relationship between perceived public attitudes, religious and cultural beliefs, and structural violence in perpetuating stigma against persons with mental illness. Method . We applied a five‐step scoping review framework by Arksey and O’Malley to examine evidence in the literature that suggests relationships between perceptions, religious and cultural beliefs, and structural violence in perpetuating stigma. The researchers systematically conducted a literature search from six databases, including CINAHL, Ovid MEDLINE(R), ProQuest Dissertations & Theses Global, Sociology Collection, PsycINFO, and Sociological Abstracts, using search terms that included stigma, mental illness, perception, religious and cultural beliefs, and structural violence. Results . An initial search in six databases yielded 1223 articles. Checking in the Google Search engine yielded 30 more articles. After removing 25 duplicates, 1198 articles remained for title and abstract screening. After a full‐text review, 1143 articles were removed. Overall, 30 articles were selected for data extraction. Thematic analysis of the extracted data resulted in three main themes. These include perceptions about mental illness, perceptions about stigma and discrimination, and forms of stigma perception. Conclusion . This study revealed that individual perceptions of public attitudes contributed to their construction of stigma. It is incumbent on everyone to play their part in mitigating all the negative outcomes that stigma brings, especially to persons with mental illness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».