Mental Health Literacy Reduces the Impact of Internalized Stigma on Older Adults' Attitudes and Intentions to Seek Mental Health Services
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Older adults are the least likely age group to seek mental health services, and internalized stigma is an important reason why. We sought to further our understanding of which older adults are particularly likely to be affected by internalized stigma, and why, by investigating mental health literacy (MHL) as a moderator within the internalized stigma model of help-seeking. METHODS: We utilized a conditional process analysis of cross-sectional, secondary data from 350 distressed older adults. Participants completed an online survey consisting of measures of distress, perceived control, experiential avoidance, MHL, public and self-stigma of seeking help, help-seeking attitudes, and conditional help-seeking intentions. RESULTS: MHL moderated the internalized stigma model; distressed older adults with lower MHL were more likely to have public stigma internalized as self-stigma, which then reduced their intentions to seek help. More specifically, low MHL magnified the negative effect of self-stigma on attitudes and intentions. CONCLUSIONS: These results increase our understanding of which older adults are less likely to seek mental health services: distressed older adults with poor MHL and high self-stigma. CLINICAL IMPLICATIONS: MHL is a malleable construct that can be targeted by interventions designed to increase help-seeking among distressed older adults in need of professional help.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».