Prevalence, Psychological Responses and Associated Correlates of Depression, Anxiety and Stress in a Global Population, During the Coronavirus Disease (COVID-19) Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Uncertainty and isolation have been linked to mental health problems. Uncertainty surrounding the COVID-19 pandemic has the potential to trigger mental health problems, which include anxiety, stress, and depression. This paper evaluates the prevalence, psychological responses, and associated correlates of depression, anxiety, and stress in a global population during the Coronavirus Disease (COVID-19) pandemic. A cross-sectional study design was adopted. 678 completed forms were collected during the COVID-19 quarantine/lockdown. An online questionnaire was designed and DASS-21 was used as the screening tool. A non-probability sampling technique strategy was applied. 50.9% of participants showed traits of anxiety, 57.4% showed signs of stress, and 58.6% exhibited depression. Stress, anxiety, and depression are overwhelmingly prevalent across the globe during this COVID-19 pandemic, and multiple factors can influence the rates of these mental health conditions. Our factorial analysis showed notable associations and manifestations of stress, anxiety, and depressive symptoms. People aged 18-24, females, and people in non-marital relationships experienced stress, anxiety, and depression. Separated individuals experienced stress and anxiety. Married people experienced anxiety. Single and divorced people experienced depression. Unemployed individuals experienced stress and depression. Students experienced anxiety and depression. Canada, the UK, and Pakistan are all countries that are experiencing stress and depression as a whole. An extended number of days in quarantine was associated with increased stress, anxiety, and depression. Family presence yielded lower levels of stress, anxiety, and depression. Lastly, lack of exercise was associated with increased stress, anxiety, and depression.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».