Measuring intimate relationship self-stigma in serious mental illness: scale development and validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals living with serious mental illness (SMI) face pervasive stigma, with damaging effects on their intimate lives. Although evidence suggests individuals might endorse stereotypes about their romantic relationships, no tool has addressed self-stigma in this domain. AIMS: This study aimed to develop and validate the Intimate Relationship Self-Stigma Scale (IRSS), specifically, to determine its structural and construct validity, as well as the internal consistency and test-retest reliability. METHODS: This instrument was co-constructed with peer support workers living with SMI. Using a bipolar semantic differential format, the IRSS captures both self-stigmatizing beliefs and positive self-perceptions. Items were generated through focus groups and literature review. Participants with SMI (N = 150) completed the IRSS online, along with measures of internalized stigma, self-esteem, and romantic functioning. RESULTS: Exploratory factor analyses supported a four-factor structure-Disclosure Effects, Self-Attractiveness, Stability, and Intimacy Needs-explaining 48.6% of the variance. Subscales demonstrated satisfactory internal consistency (ω = .69-.87), test-retest reliability (ICC = .79-.93), and expected correlations with related constructs. CONCLUSION: The IRSS fills a critical gap in recovery-oriented mental health care by providing a comprehensive assessment of internalized stigma in romantic contexts while simultaneously capturing positive self-perceptions. Further validation, including confirmatory factor analyses and cross-cultural validity, is warranted.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».