Prevalence and Associated Factors of Bullying Experienced by Community Patients With Serious Mental Disorders: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with serious mental disorders (SMDs) are frequently exposed to bullying, which can severely affect their well-being. However, research on this issue remains limited in the Chinese context. OBJECTIVE: This study aimed to examine the prevalence and associated factors of bullying experienced by individuals with SMDs in China, with the goal of providing evidence that may inform strategies to improve their quality of life. METHODS: A multistage stratified random sampling method was used to survey 486 community patients with SMDs in Shandong province, China. Participants self-reported experiences of bullying. The Stigma Scale for Chronic Illnesses, 8-item version was used to measure self-stigma; the Pittsburgh Sleep Quality Index assessed sleep quality; and the Family Apgar Scale evaluated family functioning. Single-factor analysis, logistic regression, and negative binomial regression were used to analyze the associations between variables. RESULTS: The prevalence rate of bullying experienced by individuals with SMDs was 42.4% (206/486). Higher levels of self-stigma were significantly associated with increased odds of being bullied (odds ratio [OR] 1.041, 95% CI 1.017-1.065; P<.001), while better family functioning was associated with lower odds of experiencing bullying (OR 0.913, 95% CI 0.850-0.980; P=.01). Verbal abuse was associated with poorer sleep quality (OR 1.056, 95% CI 1.004-1.111; P=.04), particularly when reported as perpetrated by caregivers (OR 1.068, 95% CI 1.029-1.108; P<.001). In addition, age (P<.001), education level (P=.02), only-child status (P=.04), and diagnosis type (P=.03) were significantly related to bullying experiences. CONCLUSIONS: Higher levels of self-stigma were associated with experiencing bullying among individuals with SMDs, whereas better family functioning was associated with lower odds of being bullied. Verbal abuse-especially by caregivers-was associated with poorer sleep quality. These findings suggest that reducing self-stigma and strengthening family support may help improve quality of life for individuals with SMDs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».