A Mental Health Surveillance System for the General Population During the COVID-19 Pandemic: Protocol for a Multiwave Cross-sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 outbreak can potentially be categorized as a traumatic event. Public health surveillance is one of the cornerstones of public health practice, and it empowers decision makers to lead and manage public health crises and programs more effectively by providing timely and useful evidence. OBJECTIVE: This paper presents the protocol for a study that aims to identify, track, and monitor trends in the population in Saudi Arabia at risk of major depressive disorders and anxiety during the COVID-19 pandemic. METHODS: This study utilizes continuous, cross-sectional, national-level mental health screening via computer-assisted phone interviews, conducted in four waves on a monthly basis (between May and August 2020). Arabic-speaking adults, aged ≥18 years, and living in Saudi Arabia were recruited via a random phone list. This surveillance system used the proportional quota sampling technique to achieve an equal distribution of participants, stratified by age and gender, and region, within and across the 13 administrative regions of Saudi Arabia. A sample size of 4056 participants per wave was calculated to achieve enough power to detect changes in mental health status. The questionnaire includes the Arabic version of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) to measure depressive symptoms and the General Anxiety Disorder-7 (GAD-7) to measure anxiety. In addition, it will collect data on sociodemographic variables and potential risk factors. RESULTS: Study recruitment began in May 2020. The data analysis was completed in October 2020, and the final report is expected to be published by the end of December 2020. CONCLUSIONS: Monitoring the population's mental health status during the COVID-19 pandemic will inform decision makers of any potential deterioration in mental health on a national level and among subgroups, including across regions, age groups, and gender groups. It will allow decision makers to recognize issues and intervene sooner. It will also provide valuable scientific data to help understand the effects of epidemics and pandemics on mental health. As far as we know, this is the only study that attempts to monitor the mental health status of the general population on a monthly basis. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/23748.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».