Addressing mental illness stigma in German higher education: study protocol for a mixed-methods evaluation of a psychosocial setting-based intervention
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mental illness stigma is associated with a range of negative consequences, such as reduced help-seeking for mental health problems. Since stigma affects individual, social, and structural aspects, multilevel interventions such as the Canadian programme The Working Mind have been proven to be the most effective. Given the solid evidence base for The Working Mind, it is our aim to implement and evaluate culturally adapted versions of the programme in German higher education, targeting students, employees and managers. METHODS AND ANALYSIS: We will evaluate the programme with regard to its effect on mental illness stigma, openness to mental health problems, willingness to seek help, and positive mental health outcomes. Further, we will investigate the programme's effectiveness dependent on gender and personal values, various mechanisms of change, and factors facilitating and hindering implementation. The study uses a sequential explanatory mixed-methods evaluation design (QUAN → qual) that consists of three steps: (1) quasi-experimental online survey with programme participants, (2) focus groups with programme participants, and (3) qualitative interviews with programme stakeholders. The quantitative data collected in step 1 will be analysed using 2×3 analysis of variances and a parallel multiple mediation analysis. The results will inform the qualitative data to be collected in steps 2 and 3, which will be analysed using qualitative content analysis. ETHICS AND DISSEMINATION: The study was approved by the local Ethics Committee (Ethics Committee of University Medicine Greifswald; BB 098/23). Participants have to provide written consent before taking part in a focus group or interview. As for the online survey, participants have to give their consent by agreeing to an online data protection form before they can start completing the survey. We will publish central results and the anonymised data in an Open Access Journal. Further, the statistical code will be included as a supplement to the paper(s) documenting the results of the study. TRIAL REGISTRATION NUMBER: DRKS00033523.
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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 | 0,043 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,008 |
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 ».