Measuring aspects of stigma cultures in healthcare settings
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Stigma cultures in healthcare settings are the organizational-level norms values, assumptions, physical façades, and practices that govern day to day activities and interactions. Aspects include poor quality of care, coercive care, a punitive and patronizing atmosphere, and disempowerment to make treatment decisions. To evaluate the effectiveness of interventions to reduce stigma cultures in healthcare settings, valid and reliable measures are needed. This paper describes the development and preliminary testing of a measure to assess mental illness related stigma in healthcare cultures from the perspectives of service users. METHODS: Item generation was grounded in the lived experiences of people with a mental or substance use disorder (n = 20) reflecting their personal experiences with physical or mental healthcare encounters. Wherever possible, items were adapted from existing scales. Items were rated on a 4-point agreement scale with higher scores indicating higher stigma. Following the qualitative analysis, survey data (n = 2,476) were collected and exploratory and confirmatory factor analysis on split halves of the sample were conducted. RESULTS: The analyses provided statistical support for a 23-item unidimensional scale that could be used in any healthcare setting to assess key aspects of stigma cultures such as poor quality of care or lack of person-centered care. Reliability was high (0.92) and aggregated scale scores (ranging from 0 to 92) were approximately normal. CONCLUSIONS: Though further testing is needed, the resulting Stigma Cultures in Healthcare scale is intended to be used across a range of physical and mental healthcare settings to assess the extent to which key aspects of care are experienced as stigmatizing by clients with mental or substance use disorders.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».