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Enregistrement W7028826633

The Impact of Mental Illness Stigma on People Diagnosed With Schizophrenia: An Analysis of Factors Contributing to Black-White Disparities in Schizophrenia Outcomes

2023· article· en· W7028826633 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigitalResearch@Fordham (Fordham University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessSchizophrenia (object-oriented programming)Mental healthStigma (botany)Quality of life (healthcare)Outpatient clinicSocial supportPsychological interventionSocial stigma
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Schizophrenia spectrum and other psychotic disorders pose significant challenges and impairments, with Black individuals disproportionately affected by these conditions. Racial disparities in schizophrenia diagnosis, treatment, and outcomes are well-documented, yet the underlying mechanisms remain poorly understood. This study addresses the potential contribution of mental illness stigma to these disparities by examining its impact on treatment-seeking behavior, substance use as a means of aversive coping, and overall psychological wellbeing among Black people diagnosed with schizophrenia spectrum and other psychotic disorders (PDWS).Methods: Data from the Recovery After Initial Schizophrenia Episode-Early Treatment Program (RAISE-ETP), a cluster randomized control trial conducted from 2009 to 2012, were utilized. A total of 404 participants were enrolled from 34 outpatient community mental health centers across the United States. Mental illness stigma was assessed using the Stigma Self-Report Scale (SSRS), depressive symptoms were measured with the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), psychological wellbeing was evaluated using an abbreviated version of the Scales of Psychological Wellbeing (SPWB), and social support was assessed using the interpersonal relations subscale of the Heinrichs-Carpenter Quality of Life Scale (QLS). Frequency of outpatient service use, psychiatric hospitalizations, and substance use types were also documented. T-tests and longitudinal path analysis was employed to explore the relationships among variables, the potential role of social support in buffering the impact of stigma, and Black-White racial differences in support for the proposed model.Results: While some racial differences emerged, including more outpatient visits by Black PDWS and less substance use, stigma did not directly predict wellbeing in the overall sample. Surprisingly, there was support for a relationship between stigma and depression symptom severity among White participants but not among Black participants. Social support did not significantly moderate the relationship between stigma and depression, although the moderation effect approached significance among Black participants. Model fit was equivalent across racial groups.Conclusion: This study underscores the importance of addressing stigma in interventions for PDWS, emphasizing its association with depression and substance use. It highlights the need for culturally sensitive, stigma-focused interventions tailored to the diverse experiences and needs of PDWS. Future research should further explore the complex interplay of stigma, depression, service utilization, substance use, social support, and race in shaping mental health outcomes among PDWS, with a focus on understanding and addressing racial disparities in schizophrenia diagnosis and treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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