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Enregistrement W3090288574 · doi:10.2196/22984

Behavior of Callers to a Crisis Helpline Before and During the COVID-19 Pandemic: Quantitative Data Analysis

2020· article· en· W3090288574 sur OpenAlexvenueno aff
Robin Turkington, Maurice Mulvenna, Raymond Bond, Edel Ennis, Courtney Potts, Ciaran Moore, Louise Hamra, Jacqui Morrissey, Mette Isaksen, Elizabeth Scowcroft, Siobhan O’Neill

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)HelplineMedicineVirologyEmergency medicineDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization declared the outbreak of COVID-19 to be an international pandemic in March 2020. While numbers of new confirmed cases of the disease and death tolls are rising at an alarming rate on a daily basis, there is concern that the pandemic and the measures taken to counteract it could cause an increase in distress among the public. Hence, there could be an increase in need for emotional support within the population, which is complicated further by the reduction of existing face-to-face mental health services as a result of measures taken to limit the spread of the virus. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine whether the COVID-19 pandemic has had any influence on the calls made to Samaritans Ireland, a national crisis helpline within the Republic of Ireland. METHODS: This study presents an analysis of calls made to Samaritans Ireland in a four-week period before the first confirmed case of COVID-19 (calls=41,648, callers=3752) and calls made to the service within a four-week period after a restrictive lockdown was imposed by the government of the Republic of Ireland (calls=46,043, callers=3147). Statistical analysis was conducted to explore any differences between the duration of calls in the two periods at a global level and at an hourly level. We performed k-means clustering to determine the types of callers who used the helpline based on their helpline call usage behavior and to assess the impact of the pandemic on the caller type usage patterns. RESULTS: The analysis revealed that calls were of a longer duration in the postlockdown period in comparison with the pre-COVID-19 period. There were changes in the behavior of individuals in the cluster types defined by caller behavior, where some caller types tended to make longer calls to the service in the postlockdown period. There were also changes in caller behavior patterns with regard to the time of day of the call; variations were observed in the duration of calls at particular times of day, where average call durations increased in the early hours of the morning. CONCLUSIONS: The results of this study highlight the impact of COVID-19 on a national crisis helpline service. Statistical differences were observed in caller behavior between the prelockdown and active lockdown periods. The findings suggest that service users relied on crisis helpline services more during the lockdown period due to an increased sense of isolation, worsening of underlying mental illness due to the pandemic, and reduction or overall removal of access to other support resources. Practical implications and limitations are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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