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Enregistrement W3021395141 · doi:10.1101/2020.05.05.20091058

Emotional consequences of COVID-19 home confinement: The ECLB-COVID19 multicenter study

2020· preprint· en· W3021395141 sur OpenAlexaff
Achraf Ammar, Patrick J. Mueller, Khaled Trabelsi, Hamdi Chtourou, Omar Boukhris, Liwa Masmoudi, Bassem Bouaziz, Michael Brach, Marlen Schmicker, Ellen Bentlage, Daniella How, Mona Ahmed, Asma Aloui, Omar Hammouda, Laisa Liane Paineiras-Domingos, Annemarie Braakman‐Jansen, Christian Wrede, Sophia Bastoni, Carlos Soares Pernambuco, Leonardo José Mataruna-Dos-Santos, Morteza Taheri, Khadijeh Irandoust, Aïmen Khacharem, Nicola Luigi Bragazzi, Karim Chamari, Jordan M. Glenn, Nicholas T. Bott, Faı̈ez Gargouri, Lotfi Chaâri, Hadj Batatia, Gamal Mohamed Ali, Osama Abdelkarim, Mohamed Jarraya, Kaïs El Abed, Nizar Souissi, Stephen J. Bailey, Wassim Moalla, Jonathan Gómez‐Raja, Monique Epstein, Robbert Sanderman, Sebastian Viktor Waldemar Schulz, Achim Jerg, Ramzi Al-Horani, Taiysir Mansi, Mohamed Jmail, Fernando Barbosa, Fernando Ribeiro dos Santos, Boštjan Šimunič, Rado Pišot, Donald Cowan, Andrea Gaggioli, Jürgen M. Steinacker, Laurel Riemann, Bryan L. Riemann, Notger Mueller, Tarak Driss, Anita Höekelmann

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthSocial distanceMoodFeelingPsychologyGovernment (linguistics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer-assisted web interviewingClinical psychologyMedicinePsychiatrySocial psychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Public health recommendations and government measures during the COVID-19 pandemic have enforced restrictions on daily living, which may include social distancing, remote work/school, and home confinement. While these measures are imperative to abate the spreading of COVID-19, the impact of these restrictions on mental health and emotional wellbeing is undefined. Therefore, an international online survey was launched on April 6, 2020 in seven languages to elucidate the impact of COVID-19 restrictions on mental health and emotional well-being. This report presents the preliminary results from the first thousand responders on mental wellbeing and mood and feelings questionnaires. Methods The ECLB-COVID19 electronic survey was designed by a steering group of multidisciplinary scientists and academics, following a structured review of the literature. The survey was uploaded and shared on the Google online survey platform. Thirty-five research organizations from Europe, North-Africa, Western Asia and the Americas promoted the multi-languages survey through their networks to general society. Of the 64 questions, 7 were from the Short Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale (SWEMWBS), and 13 were from the Short Mood and Feelings Questionnaire (SMFQ), which are both validated instruments. Results Analysis was conducted on the first 1047 replies (54% women) from Asia (36%), Africa (40%), Europe (21%) and other (3%). The COVID-19 home confinement had a negative effect on both mental wellbeing and on mood and feelings. Specifically, a significant decrease (p<0.001 and Δ%= 9.4 %) in the total score of mental wellbeing was noted. More individuals (+12.89%) reported a low mental wellbeing “during” compared to “before” home confinement. Furthermore, results from the mood and feelings questionnaire (i.e., depressive symptoms) showed a significant increase by 44.9% (p<0.001) in total score with more people (+10%) developing depressive symptoms “during” compared to “before” home confinement. Conclusion The ECLB-COVID19 survey revealed an increased psychosocial strain triggered by the enforced home confinement. To mitigate this high risk of mental disorders and to foster an Active and Healthy Confinement Lifestyle (AHCL), a crisis-oriented interdisciplinary intervention is urgently needed.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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