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Enregistrement W2162091202

Prevalence Of Anxiety And Depression Among Doctors Working In A Private Hospital In Pakistan

2012· article· en· W2162091202 sur OpenAlexaboutno aff
Naheed Nabi, Aisha Yousuf, Azam Iqbal

Notice bibliographique

RevueAsean Journal of Psychiatry · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)AnxietyMedicinePsychiatryAffect (linguistics)Quarter (Canadian coin)Hospital Anxiety and Depression ScaleCross-sectional studyTeaching hospitalFamily medicineClinical psychologyPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Anxiety and depression among doctors may negatively affect quality of patient care, patient safety, and professionalism. Despite the potentially serious personal and professional consequences of depression, there are very limited researches done on depression among Pakistani doctors. Therefore this study was aimed to determine the prevalence of anxiety and depression among doctors in a private teaching hospital in Pakistan. Method: This was a cross-sectional survey conducted in a tertiary care teaching hospital in Pakistan. The Self-Reporting Questionnaire for Anxiety and Depression (SRQ 20) Scale was administered to a sample of 300 medical doctors. Chi-square test and multiple regressions were used for data analysis. Results: Anxiety and Depression among doctors was measured to be 27.3 % (95% CI: 22.3, 32.4) in our study. Conclusion: More than one quarter of our doctors are suffering from anxiety and depression but this subject is fairly neglected in Pakistan and more studies should be conducted to collect more validated information on this matter. ASEAN Journal of Psychiatry, Vol.13(1): January - June 2012: XX XX.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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