Arab Muslims’ Explanatory Models of Mental Illness: A Mixed-Methods Inquiry Using Cultural Consensus Approach
Notice bibliographique
Résumé
Arab Muslims are one of the fastest growing populations in Canada. Similar to other ethnocultural minority groups, Arab Muslims report high rates of psychological distress compared to the general population. Despite these high rates, however, Arab Muslims tend to use mental health services less than the general population, entering treatment only when the symptoms have become severe and terminating treatment prematurely. This series of studies aimed to better understand the cultural models of mental illness and help-seeking used by Arab Muslims in Canada, focusing especially on aspects of these models that might contribute to social disparities in access to mental health care. To this end, three studies were conducted in the Montreal community following the sequential cultural consensus approach. In study 1, 54 Arab Muslims free listed (a) key Muslim values; (b) beliefs about mental illness; and (c) help-seeking strategies. Items listed by more than 10% of participants were used in the following study. In study 2, 40 Arab Muslims completed three pile-sorting tasks while speaking aloud as they sorted previously identified salient concepts. Qualitative and multidimensional scaling methods were used to characterize the piles. In study 3, 68 Arab Muslims completed a questionnaire designed based on results from the first two studies. Cultural consensus analysis was used to determine the degree to which participants agreed or disagreed with the identified cultural model. The extent to which endorsement of different aspects of the shared model influenced help-seeking preferences was also evaluated. Taken together, results confirmed that there is strong consensus around key Muslim values. However, individuals may emphasize some aspects of the model more than others. Additionally, results point to variations in beliefs about causes of mental illness, with some participants emphasizing biopsychosocial and some emphasizing spiritual causes of mental illness. Results showed that these variations have impact on help-seeking preferences. Overall, participants indicated higher willingness to use professional mental health services than anticipated, albeit with significant concerns about whether their religious ideas would be acceptable to these professionals. The usefulness of the mixed methods cultural consensus approach to cultural-clinical psychology questions is discussed.
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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 | 0,048 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».