The social psychological impact of the COVID-19 pandemic on medical staff in China: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 outbreak required the significantly increased working time and intensity for health professionals in China, which may cause stress signs. METHODS: From March 2-13 of 2020, 4,618 health professionals in China were included in an anonymous, self-rated online survey regarding their concerns on exposure to the COVID-19 outbreak. The questionnaires consisted of five parts: basic demographic information and epidemiological exposure; occupational and psychological impact; concerns during the episode; coping strategies; and the Huaxi Emotional-Distress Index (HEI). RESULTS: About 24.2% of respondents experienced high levels of anxiety or/and depressive symptoms since the COVID-19 outbreak. Respondents who worried about their physical health and those who had COVID-19 infected friends or close relatives were more likely to have high HEI levels, than those without these characteristics. Further, family relationship was found to have an independent protective effect against high HEI levels. Their main concerns were that their families would not be cared for and that they would not be able to work properly. Compared to respondents with clear emotional problems, those with somewhat hidden emotional issues adopted more positive coping measures. CONCLUSIONS: About a quarter of medical staff experienced psychological problems during the pandemic of COVID-19. The psychological impact of stressful events was related to worrying about their physical health, having close COVID-19 infected acquaintances and family relationship issues. Therefore, the psychological supprot for medical staff fighting in the COVID-19 pandemic may be needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».