A Systematic Review of the Impact of Viral Respiratory Epidemics on Mental Health: An Implication on the Coronavirus Disease 2019 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The twenty-first century viral respiratory epidemics have taught us valuable lessons. Our systematic review examined the impact of these epidemics, including coronavirus disease 2019 (COVID-19), on mental health among different population groups, drawing on their insights for recommendations for the current COVID-19 pandemic. Methods: Searches were performed on PubMed, Embase, PsycINFO, Web of Science, Scopus, CINAHL, and Cochrane on April 4, 2020. Studies that had undefined mental health outcomes or did not use a validated scale for measure were excluded. Quality assessment was carried out via the Newcastle–Ottawa Scale. Results: We included 95 studies, most of which were conducted in Hong Kong (31.6%) and China (21.4%). A total of 30 (30.9%) studies are on the general public, 41 (42.2%) on healthcare workers, and 26 (26.6%) on patients and quarantined individuals. Furthermore, 36 (37.1%) of the studies are of high quality, 48 (49.5%) are of moderate quality, and 13 (13.4%) are of low quality. The most significant mental health outcomes reported include anxiety, depression, and post-traumatic stress disorder symptoms. The subgroups identified to have a higher risk of psychiatric symptoms among the general public include females, the elderly, individuals with chronic illness, migrant workers, and students. Long-term mental health impact was reported in some healthcare workers and epidemic patients, even up to 3 years in the former. Interestingly, when compared to non-quarantined groups, quarantine was not significantly associated with worse mental health outcomes. Conclusion: Important implications for the COVID-19 pandemic were highlighted. Respiratory epidemics pose a significant psychological morbidity onto many population groups. Psychological support for vulnerable groups, including healthcare workers and patients, should be implemented to prevent them from spiraling into clinical psychiatric conditions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».