Mental Health, Risk Factors, and Social Media Use During the COVID-19 Epidemic and Cordon Sanitaire Among the Community and Health Professionals in Wuhan, China: Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mental health consequences of the coronavirus disease (COVID-19) pandemic, community-wide interventions, and social media use during a pandemic are unclear. The first and most draconian interventions have been implemented in Wuhan, China, and these countermeasures have been increasingly deployed by countries around the world. OBJECTIVE: The aim of this study was to examine risk factors, including the use of social media, for probable anxiety and depression in the community and among health professionals in the epicenter, Wuhan, China. METHODS: We conducted an online survey via WeChat, the most widely used social media platform in China, which was administered to 1577 community-based adults and 214 health professionals in Wuhan. Probable anxiety and probable depression were assessed by the validated Generalized Anxiety Disorder-2 (cutoff ≥3) and Patient Health Questionnaire-2 (cutoff ≥3), respectively. A multivariable logistic regression analysis was used to examine factors associated with probable anxiety and probable depression. RESULTS: Of the 1577 community-based adults, about one-fifth of respondents reported probable anxiety (n=376, 23.84%, 95% CI 21.8-26.0) and probable depression (n=303, 19.21%, 95% CI 17.3-21.2). Similarly, of the 214 health professionals, about one-fifth of surveyed health professionals reported probable anxiety (n=47, 22.0%, 95% CI 16.6-28.1) or probable depression (n=41, 19.2%, 95% CI 14.1-25.1). Around one-third of community-based adults and health professionals spent ≥2 hours daily on COVID-19 news via social media. Close contact with individuals with COVID-19 and spending ≥2 hours daily on COVID-19 news via social media were associated with probable anxiety and depression in community-based adults. Social support was associated with less probable anxiety and depression in both health professionals and community-based adults. CONCLUSIONS: The internet could be harnessed for telemedicine and restoring daily routines, yet caution is warranted toward spending excessive time searching for COVID-19 news on social media given the infodemic and emotional contagion through online social networks. Online platforms may be used to monitor the toll of the pandemic on mental health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».