Examining the relationship between public stigma, models of addiction, and addictive disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The stigmatization of addiction has been identified as a barrier to treatment-seeking among individuals with substance use concerns. Although some evidence exists that beliefs in different models of addiction (MOAs) are associated with stigma, the research is limited in several ways. The aim of the current study is to understand the relationship between different MOAs and public stigma toward substance use disorders and behavioural addictions. Method: Participants were 755 adults who completed an online survey on MTurk (Mage = 36.2, SD = 10.1, 40.3% women, 59.4% men) and were randomized to one of four vignette conditions describing an individual with alcohol use disorder, opioid use disorder, problem gambling disorder, or diabetes. Participants completed measures assessing perceived stigma towards the vignette character and beliefs related to five MOAs (disease, moral, psychological, sociological, nature). Results: Stigma ratings were significantly higher in the alcohol and opioid use disorder conditions compared to the problem gambling and diabetes conditions. Greater beliefs in the disease MOA were associated with greater stigma in the problem gambling condition, whereas greater beliefs in the moral MOA were associated with greater stigma in all addiction conditions. Greater beliefs in the psychological MOA were associated with lower stigma in the opioid use disorder and problem gambling conditions. Conclusions: The current study provides further support that addictive disorders are more stigmatized than other health disorders and suggests that beliefs in specific MOAs are differentially associated with stigma. Interventions addressing addiction stigma may consider incorporating information emphasizing MOAs that are less stigmatizing.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle