Camouflaging, internalized stigma, and mental health in the general population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Camouflaging, the strategies that some autistic people use to hide their differences, has been hypothesized to trigger mental health ramifications. Camouflaging might reflect ubiquitous impression management experiences that are not unique to autistic people and similarly impact the mental health of non-autistic people. AIMS: We first examined whether individuals in the general population camouflage and manage impressions while experiencing mental health repercussions, and how gender and neurodivergent traits modified these associations. We then assessed how camouflaging and impression management arose from internalized stigma, and their inter-relationships in shaping mental health outcomes. METHODS: Data were collected from 972 adults from a representative U.S. general population sample, with measures pertaining to camouflaging, impression management, mental health, internalized stigma, and neurodivergent traits. Multivariate hierarchical regression and moderated mediation analyses were used to address the two research aims. RESULTS: Both camouflaging and self-presentation (a key component of impression management) were associated with mental health presentations in the general population, which overlapped with those previously reported in autistic people. These associations were more pronounced in women compared with men and were of different directions for individuals with higher autistic traits versus higher ADHD traits. Internalized stigma might be a key stressor that could elicit camouflaging and impression management through social anxiety, which in turn might lead to adverse mental health outcomes. CONCLUSIONS: These findings advance the conceptual clarity and clinical relevance of camouflaging and impression management across social and neurodiverse groups in the general population. The ramifications of camouflaging and impression management underscore the need to alleviate internalized stigma for better mental health across human groups.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».