The Psychological Impact of COVID-19 Pandemic on the population of Bahrain.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The pandemic of COVID-19 is a global crisis that is considered a stressful event directly and indirectly (via prophylactic measures taken) for people in any society. It can have an impact on mental health resulting in a plethora of symptoms. METHOD: This study measures the psychological impact, demonstrated by the symptoms of depression, anxiety, and stress. An online semi-structured questionnaire has been used with all participants, and with the measure The Arabic version of The Depression Anxiety and Stress Scale -21 (DASS-21). The study design was cross-sectional. Which was conducted in April-May 2020. The sample was (n=1115) from Bahrain's population, (1081 Bahraini) and (33 non-Bahraini), aged 18 and above, 701 females, most of them were graduated and employed. Results showed 30% were with depressive symptoms, 18.2% have exhibited symptoms, and 30.8% reported stress symptoms. Females were higher than males in depressive and anxiety symptoms. While no gender differences in stress symptoms. The younger age group showed more distress across the board with symptoms reported decreasing with age. Students were also noticed to be the group reporting the highest symptoms, together with people with the lowest income. ConclusionThe study has demonstrated a high psychological impact on the population of Bahrain with around a third of the population demonstrating some level of distress.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».