The Effects of Downloading a Government-Issued COVID-19 Contact Tracing App on Psychological Distress During the Pandemic Among Employed Adults: Prospective Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Downloading a COVID-19 contact tracing app may be effective in reducing users' worry about COVID-19 and psychological distress. OBJECTIVE: This 2.5-month prospective study aimed to investigate the association of downloading a COVID-19 contact tracing app, the COVID-19 Contact Confirming Application (COCOA), released by the Japanese government, with worry about COVID-19 and psychological distress in a sample of employed adults in Japan. METHODS: A total of 996 full-time employed respondents to an online survey conducted May 22-26, 2020 (baseline), were invited to participate in a follow-up survey August 7-12, 2020 (follow-up). A high level of worrying about COVID-19 and high psychological distress were defined by baseline and follow-up scores on a single-item scale and the Kessler 6 (K6) scale, respectively. The app was released between the two surveys, on June 17. Participants were asked at follow-up if they downloaded the app. RESULTS: A total of 902 (90.6%) of 996 baseline participants responded to the follow-up survey. Among them, 184 (20.4%) reported that they downloaded the app. Downloading of the contact tracing app was significantly negatively associated with psychological distress at follow-up after controlling for baseline variables, but not with worry about COVID-19. CONCLUSIONS: This study provides the first evidence that using a government-issued COVID-19 contact tracing app may be beneficial for the mental health of employed adults during the COVID-19 pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 découle