Reducing public stigma toward bipolar disorder: I. Interventions and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anti-stigma interventions targeting public stigma toward bipolar disorder (BD) may increase treatment seeking, treatment adherence, and quality of life for individuals with this condition. However, such interventions seldom target BD, nor do they use measures of stigma that are ecologically valid, go beyond explicit self-report, or distinguish between different stigma components. METHOD: Undergraduate students (N = 376) were randomly assigned to a novel intervention (loving-kindness meditation; LKM), a common stigma reduction intervention (education-contact; EC), or a control condition. Efficacies of the interventions were tested on explicit stigma toward a hypothetical person with BD (cognitive stigma, affective stigma, behavioral intentions), implicit stigma, and affective stigma and behavioral intentions toward a real-life confederate ostensibly diagnosed with BD. RESULTS: EC reduced some indices of cognitive and affective stigma toward a hypothetical person compared to control; LKM usually did not differ from the other conditions. Both EC and LKM led to more positive behavioral intentions toward the confederate relative to control. Affective stigma toward the confederate and implicit stigma did not differ across conditions. LIMITATIONS: Interventions were brief. Pre-intervention stigma and long-term effects were not assessed. CONCLUSIONS: In this feasibility study, both EC and LKM show some promise for stigma reduction, particularly regarding behavioral intentions toward a confederate. Novel approaches or developments in interventions may be needed to address other stigma components, including implicit stigma.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».