Establishing partnerships with people with lived experience of mental illness for stigma reduction in low- and middle-income settings
Notice bibliographique
Résumé
Social contact refers to the facilitation of connection and interactions between people with and without mental health conditions. It can be achieved, for example, through people sharing their lived experience of mental health conditions, which is an effective strategy for stigma reduction. Meaningful involvement of people with lived experience (PWLE) in leading and co-leading anti-stigma interventions can/may promote autonomy and resilience. Our paper aimed to explore how PWLE have been involved in research and anti-stigma interventions to improve effective means of involving PWLE in stigma reduction activities in LMICs. A qualitative collective case study design was adopted. Case studies from four LMICs (China, Ethiopia, India and Nepal) are summarized, briefly reflecting on the background of the work, alongside anticipated and experienced challenges, strategies to overcome these, and recommendations for future work. We found that the involvement of PWLEs in stigma reduction is commonly a new concept in LMIC. Experienced and anticipated challenges were similar, such as identifying suitable persons to engage in the work and sustaining their involvement. Such an approach can be difficult because PWLE might be apprehensive about the negative consequences of disclosure. In many case studies, we found that long-standing professional connectedness, continued encouragement, information sharing, debriefing and support helped the participants' involvement. We recommend that confidentiality of the individual, cultural norms and family concerns be prioritized and respected during the implementation. Taking into account socio-cultural contextual factors, it is possible to directly involve PWLEs in social contact-based anti-stigma interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».