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Enregistrement W4417037979 · doi:10.1080/17441692.2025.2579686

Overlap and differences between internalised stigma and depression: A Delphi study

2025· article· en· W4417037979 sur OpenAlexaff
Maartje Veerman, Anna T. van ‘t Noordende, Ruth M. H. Peters, Nicolas Rüsch, Wim H. van Brakel

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensAthena Sustainable Materials Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionStigma (botany)Delphi methodMoodDepression (economics)Health professionalsHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two common consequences among persons with a physical health condition are internalised stigma associated with the physical illness and depression. Increased awareness and knowledge of both concepts might help professionals to better diagnose and deploy interventions that best suit the needs of people who experience these phenomena. Therefore, this study aimed to investigate to what extent and how internalised stigma and depression overlap. A Delphi study was conducted to create understanding and build consensus among experts. Over three survey rounds, experts in the field of stigma and depression (n = 24) were asked to determine whether signs/behaviours, symptoms/experiences, external factors and strategies or interventions were associated with internalised stigma, depression or both. Consensus was reached that internalised stigma and depression are common consequences of physical health conditions and are two separate but overlapping phenomena. The main difference between both were external factors, such as environmental (e.g. weather-driven mood fluctuations), or therapeutic (e.g. medication) aspects of depression. This study highlights the importance of raising awareness among professionals that internalised stigma and depression can co-occur, and that strategies and interventions are available for both. Improved awareness will lead to care that is more suitable to the individual’s needs, therewith improving quality of life.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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