Global Systematic Review of the Measurement of Stigma Associated With People Living With Hepatitis B or Hepatitis C Viruses
Notice bibliographique
Résumé
Chronic hepatitis B and C affect over 300 million people globally. Despite treatment advances, stigma towards people living with hepatitis B/C (PLWHB/C) remains a barrier to care and impacts health outcomes. Addressing this stigma is key to achieving hepatitis elimination goals. This systematic review aims to synthesise existing approaches to measuring stigma experienced by PLWHB/C and examine factors associated with stigma in different social contexts. Databases searched included PubMed, PsycInfo and Web of Science, as well as grey literature (01/01/2008-30/06/2023). Studies were included if stigma experienced by or directed towards PLWHB/C was measured quantitatively. Data from included studies were synthesised using a narrative approach. Among 3053 studies, 81 were included. Various tools were used to measure internalised (e.g., self-blame, shame), enacted (e.g., experiences of discrimination) and anticipated stigma (e.g., expectations of discrimination) related to PLWHB/C; most commonly the Toronto Chinese Hepatitis B Stigma Scale and Brener and Von Hippel's tool. Stigma was highly prevalent, impacting psychosocial wellbeing, treatment-seeking behaviours and quality of life. Lower knowledge and conservative beliefs were linked to higher public stigma. Educational interventions and stigma-reducing media showed some benefit in mitigating stigmatising attitudes. The review highlights stigma's pervasive nature and detrimental psychosocial impacts for PLWHB/C globally. While diverse measurement tools were used, standardising culturally validated instruments aligned with conceptual frameworks could improve research. Tailored educational initiatives could help reduce stigmatising attitudes. Crucially, stigma hindered timely diagnosis and treatment access, emphasising the need for multi-level interventions addressing stigma to achieve elimination goals.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».