學位論文
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Item 探討精神疾病熟悉程度對公眾污名的影響：結合統合分析與結構方程模型的研究(2023) 蔡佶妍; CAI, JIYAN研究目的：全球有近十億人患有精神疾病，其中近七成精神疾病患者未能尋求心理健康專業協助，公衆對於精神疾病的污名和歧視可能會進一步惡化這種情況。公眾對精神疾病的熟悉程度可有效減少精神疾病污名程度。公眾污名存有多面向性，各面向的關連性仍有待釐清。截至目前為止，已有許多探討熟悉程度與公衆污名相關性的研究，本研究旨在使用統合分析結合結構方程模型，檢驗熟悉程度與社會距離之間關連性，以及感知危險和恐懼在其中所扮演的角色。研究方法：本研究以PubMed、MEDLINE、ERIC、Psychology and Behavioral Sciences Collection和Airiti Library資料庫為範疇，針對2022年7月之前發表的相關論文進行了系統檢索。本研究採用六個綜合分析結果，建構熟悉程度、感知危險、恐懼和社會距離之間的雙變數相關矩陣。進而在結構方程模型中檢驗熟悉程度到社會距離的「態度-情緒-行為」模型的影響路徑，感知危險和恐懼為此影響路徑的序列中介變項。研究結果：系統性文獻回顧結果共納入115個橫斷式研究中的117個獨立樣本，將207筆相關性數據納入分析，涵蓋了114,572位研究參與者。統合分析結果顯示，對精神疾病具有較高熟悉程度者具有較低公眾污名態度，而感知危險、恐懼和社會距離此三個變項彼此間具有正相關。關於熟悉程度與社會距離的影響路徑，簡單中介模式檢驗結果並不支持感知危險或恐懼為單一中介因子，然而，序列中介模式檢驗結果則顯示感知危險和恐懼為序列中介因子 (B=-0.015, p=0.034)。結論：本研究為第一個探討熟悉程度到社會距離的態度-情緒-行為模型的統合分析結合結構方程模型研究，有助於瞭解熟悉程度、感知危險、恐懼和社會距離之間的雙變量關係，並驗證熟悉程度影響公衆污名的可能影響路徑，本研究結果可提供發展精神疾病去污名介入方案或政策的實證研究基礎。未來研究可針對本研究所驗證的序列中介模型進行長期追蹤研究，探討熟悉程度對公眾污名的動態及長期的影響歷程。