Association Between Depression, Health Beliefs, and Face Mask Use During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The 2019 novel coronavirus (COVID-19) pandemic is associated with increases in psychiatric morbidity. It is unclear if similar rates are evident outside of mainland China or if people with depressive symptoms understand or apply COVID-19 information and face mask use guidelines differently to the general population. Therefore, this study aimed to examine associations between depression, health beliefs and face mask use during the COVID-19 pandemic among the general population in Hong Kong. This study gathered data from 11,072 Hong Kong adults via an online survey. Respondents self-reported their demographic characteristics, depressive symptoms (PHQ-9), face mask use, and health beliefs about COVID-19. Hierarchical logistic regression was used to identify independent variables associated with depression. The point-prevalence of probable depression was 46.5% (n=5,150. Respondents reporting higher mask reuse (OR=1.24, 95%CI 1.17-1.34), wearing masks for self-protection (OR=1.03 95%CI 1.01-1.06), perceived high susceptibility (OR=1.15, 95%CI 1.09-1.23) and high severity (OR=1.33, 95%CI 1.28-1.37) were more likely to report depression. Depression was less likely in those with higher scores for cues to action (OR=0.82, 95%CI 0.80-0.84), knowledge of COVID-19 (OR=0.95, 95%CI 0.91-0.99) and self-efficacy to wear mask properly (OR=0.90 95%CI 0.83-0.98). We identified a high point-prevalence of probable major depression and suicidal ideation during the COVID-19 outbreak in Hong Kong. The findings highlight that COVID-19 health information may be a protective factor of probable depression and suicidal ideation during the pandemic. Accurate and up-to-date health information should be disseminated to vulnerable subpopulations, perhaps using digital health technology and social media platforms to prompt professional help-seeking behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».