Implications of the stigma of mental illness for professional knowledge development and practice: An Interprofessional Health Education framework from structural violence perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Persons with mental illness (PWMI) continue to encounter stigma from the public with negative outcomes. Recent stigma discourse points to power differentials as key in shaping stigma related to mental illness within social settings. The perceived social injustice towards PWMI is known to exist both anecdotally and in documented discourses. Stigma constitutes the product of public attitudes and behaviors that characterize labeling, stereotyping, prejudice, cognitive separation, status loss, and discrimination that lead to responses that may include stress and esteem‐related appraisal of experienced, anticipated, perceived, or personal endorsement of societal actions that are anchored by existing power relational differentials. The potential consequence of such societal injustices (unfair treatments) towards PWMI may result in stigma and its sequels, including low socioeconomic status, stress, low self‐esteem, unemployment, homelessness, exclusion, and human rights abuse. This paper proposes an Interprofessional Health Education framework and discusses the implications of such unfair social treatments for Professional knowledge development and practice among healthcare professionals, with the view to improving collaboration and patient care outcomes. A more collaborative model of care, where service users and clinicians regard each other as knowledgeable with shared power to achieve healthy outcomes, empowers patients even more in areas where they fall short.
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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 | 0,020 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,058 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».