Involvement and burden of informal caregivers of patients with mental illness: the mediating role of affiliated stigma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The fear and lack of understanding of mental illness can lead to stigma. The stigma of mental illness affects not only individuals who suffer from it, but also the caregivers. Stigma among caregivers can lead to delay in seeking care, poor adherence to treatment and a high risk of relapse. Caregivers of patients with mental illness are at an increased risk of distress due to the burden to stigma and caregiving burden. An increase in caregivers’ burden can lead to a reduction in caregivers’ involvement. There is a relationship between caregivers’ involvement, burden, and affiliated stigma. The present study examined the mediating role of affiliated stigma in the relationship between caregivers’ burden and involvement among informal caregivers of hospital-admitted patients with mental illness in Uganda. Methods A cross-sectional study was conducted among 428 informal caregivers (mean age: 39.6 years [SD±14.6]; females = 62.1%). Information was collected regarding sociodemographic characteristics, affiliated stigma, and the involvement and burden of informal caregivers. Results The findings indicate that affiliated stigma serves as a full mediator between the caregiver’s roles and involvement (β=15.97, p<0.001). Being female increased the caregivers’ burden of caregiving (β= -0.23, p<0.001). Conclusion The findings in the present study suggest that intervention to address affiliated stigma among caregivers of patients with mental illness should be incorporated into mainstream mental health care to reduce the caregiving burden.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».