Psychological consequences of COVID-19 home confinement: The ECLB-COVID19 multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health recommendations and government measures during the COVID-19 pandemic have enforced restrictions on daily-living. 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 (ECLB-COVID19) was launched on April 6, 2020 in seven languages to elucidate the impact of COVID-19 restrictions on mental health and emotional wellbeing. METHODS: The ECLB-COVID19 electronic survey was designed by a steering group of multidisciplinary scientists, following a structured review of the literature. The survey was uploaded and shared on the Google online-survey-platform and was promoted by thirty-five research organizations from Europe, North-Africa, Western-Asia and the Americas. All participants were asked for their mental wellbeing (SWEMWS) and depressive symptoms (SMFQ) with regard to "during" and "before" home confinement. 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 < .001 and Δ% = 9.4%) in total score of the SWEMWS questionnaire 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 showed a significant increase by 44.9% (p < .001) in SMFQ total score with more people (+10%) showing depressive symptoms "during" compared to "before" home confinement. CONCLUSION: The ECLB-COVID19 survey revealed an increased psychosocial strain triggered by the 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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».