Revealing the Most Vulnerable Groups: Courtesy Stigma in Caregivers of Autistic Persons in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Caregivers of autistic persons often face "courtesy stigma," a phenomenon by which caregivers experience stigma because of their association with a person whose disability may be stigmatized. Understanding the repercussions of this stigma is crucial not only for caregivers' mental health but also for the quality of care provided to their dependent. This study aimed to explore courtesy stigma among caregivers of autistic persons in Quebec, examining its prevalence and impact in order to identify groups that are particularly susceptible to negative outcomes. Methods: This study used a cross-sectional online survey methodology employing quota sampling to collect responses from 194 participants. Data were collected using a computer-assisted web interview (CAWI) platform. The impact of courtesy stigma was measured in terms of care burden, mental health, and overall well-being of caregivers. Results: The findings revealed that caregivers frequently experience rejection, isolation, and work-related challenges. Notably, caregivers' health was below average with the lowest reported health outcomes in Quebec. The caregivers who are the most vulnerable to negative outcomes included female caregivers, those aged 45 or older, financially strained households, caregivers of children requiring elevated levels of support, caregivers who isolated due to their autistic dependents, and those who experienced stigmatization directed at themselves or their children in the form of rejection.Interestingly, 60% of respondents reported that the caregiving burden was "not at all" to "somewhat" difficult, raising questions about factors that may mitigate caregiving challenges over time. Conclusion: Negative outcomes from courtesy stigma vary depending on certain risk factors and individual characteristic. This study underscores the need for targeted public policies and interventions, particularly for those at a higher risk of experiencing the negative effects of courtesy stigma on the burden of care, overall health, and mental health. By tailoring resources and support for these priority groups, we can better address the challenges faced by families of autistic persons.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».