Cultural Mechanisms of Leprosy-Related Stigma: A Gendered Analysis Using the What Matters Most Framework in Far-Western Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Leprosy-related stigma in Nepal adversely affects socioeconomic and health outcomes. The cultural shaping of stigma is often overlooked in stigma (reduction) research. Therefore, this study aimed to (i) identify cultural capabilities in daily life that “matter most” for men and women; (ii) extend and corroborate perspectives and experiences of leprosy-related stigma; and (iii) explore how “what matters most” (WMM) intensifies or protects against leprosy-related stigma in Far-Western Nepal. We performed a directed content analysis of 38 interviews and 8 focus group discussions with a total of 80 men and women affected by leprosy, family members, and healthcare workers—directed by the WMM framework. WMM included key personal and family capabilities, centered around personal and family honor and prestige ( ijjat ). Stigma was rooted in cultural beliefs of leprosy as karma or divine punishment leading to apahelana (disrespect or disregard) and social exclusion, indicating a loss of personhood. This hinders attainment of WMM in both family and community settings which can negatively affect self-confidence and (mental) health, exacerbating stigma. The study supports the applicability of WMM to leprosy and found that family support and involvement alongside treatment could mitigate some powerful aspects of stigma attached to leprosy. Given its dual role found in this study, family support should be leveraged for stigma reduction efforts enabling families to facilitate WMM for persons affected by leprosy. This study advances the work on WMM and stigma by exploring an infectious condition historically associated with deeply rooted misconceptions, fear, and exclusionary practices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».