Associations Between Media and Perceptions of Self-Stigma in Persons with Self-Reported Mental Illness and Substance Use Disorder: A Secondary Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Media are highly influential forces that can shape perceptions, beliefs, and values. This is significant as media portrayals of mental/and or substance use disorder have been historically negative and reinforce harmful stereotypes surrounding such conditions. While media’s impact on public stigma toward mental and/or substance use disorder are well documented, less is known about the media’s influence on self-stigma. This thesis investigated the association between negative impact from media on mental health and self-stigma in individuals with mental and/or substance use disorder, with the effect of mass media and social media on self-stigma explored as two distinct objectives. Methods: A secondary cross-sectional analysis was conducted with national survey data collected by Leger in 2022 in collaboration with the Mental Health Commission of Canada and the Bell Mental Health and Anti-Stigma Research chairholder at Queen’s University. The study sample was n= 1334 and n= 1422 for the mass media and social media objectives, respectively. Multivariable linear regression models were used to examine the association between negative impact of media on mental health (mass media or social media, objective dependent) and self-stigma in individuals with mental and/or substance use disorders while adjusting for confounders. Results: For both objectives, moderate-severe perceived negative impact of media on mental health was significantly associated with higher levels of self-stigma after adjusting for confounders (mass media objective: β = 0.33, 95% CI [0.24, 0.41], social media objective: β = 0.24, 95% CI [0.11, 0.37]). In both models, number of formally received diagnoses was a confounder, with more formal diagnoses correlating with higher levels of self-stigma. In the social media objective, sex was a significant effect modifier, with self-stigma scores among those identifying as female being, on average, 0.17 (95% CI [0.01, 0.34]) points higher than those identifying as male. Conclusion: Greater perceived negative impact of media (either mass media or social media) on mental health is associated with higher levels of self-stigma in individuals with mental and/or substance use disorders. These findings highlight the importance of responsible media portrayals of such disorders, as well as interventions aimed at improving media literacy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».