Déterminants structurels de la stigmatisation touchant les conditions sanitaires et sociales : revue rapide et cadre conceptuel visant à guider la recherche et les interventions
Bibliographic record
Abstract
Introduction On sait que la stigmatisation est un déterminant clé de la santé et des inégalités en matière de santé en raison de ses effets sur l’accès aux ressources favorables à la santé et sur l’exposition au stress. Alors que divers rapports offrent des synthèses approfondies des mécanismes par lesquels la stigmatisation influence la santé, il n’existe aucun examen des données probantes sur les facteurs en amont de la stigmatisation touchant les conditions sanitaires et sociales. L’objectif de cette étude consiste à réaliser une synthèse des déterminants structurels connus de la stigmatisation touchant les conditions sanitaires et sociales dans les pays développés. Méthodologie Nous avons procédé à une revue rapide de la littérature. Nous avons sélectionné des ouvrages de littérature grise et de littérature en anglais et en français évalués par des pairs et publiés après 2008 à l’aide de MEDLINE, Embase, PsycINFO, Google et Google Scholar. Les titres et les résumés ont été examinés indépendamment par deux évaluateurs. Nous avons extrait divers renseignements des publications pertinentes et nous avons mené une analyse thématique de ces déterminants afin de cerner les grands domaines des déterminants structurels. Nous avons réalisé une synthèse narrative des caractéristiques de chaque étude et des déterminants ciblés. Résultats Sur les 657 publications sélectionnées, nous en avons retenu 53. Nous avons relevé 10 domaines de déterminants structurels de la stigmatisation : cadres juridiques, politiques d’aide sociale, politiques économiques, environnements social et bâti, médias et marketing, facteurs pédagogiques, politiques et pratiques en matière de soins de santé, technologie biomédicale, cadres diagnostiques et interventions en santé publique. Chaque domaine a été circonscrit et synthétisé, et nous proposons un cadre conceptuel de la manière dont les domaines cernés sont liés au processus de stigmatisation. Conclusion Au moins 10 domaines de facteurs structurels ont une influence sur la stigmatisation touchant les conditions sanitaires et sociales. On peut se servir de ces domaines pour structurer des discussions stratégiques centrées sur les moyens de réduire la stigmatisation au sein de la population.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.107 | 0.137 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.021 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.025 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".