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Enregistrement W3110863340 · doi:10.2196/24206

Anxiety and Sleep Disturbances Among Health Care Workers During the COVID-19 Pandemic in India: Cross-Sectional Online Survey

2020· article· en· W3110863340 sur OpenAlexvenueno aff
Bhawna Gupta, Vyom Sharma, Narinder Kumar, Akanksha Mahajan

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyCross-sectional studyHealth carePandemicMedicinePersonal protective equipmentScale (ratio)PsychiatryFamily medicinePsychologyEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic caused by SARS-CoV-2 has become a serious concern among the global medical community and has resulted in an unprecedented psychological impact on health care workers, who were already working under stressful conditions. OBJECTIVE: In this study, we aimed to evaluate and measure the effects of the COVID-19 pandemic on the anxiety levels and sleep quality among health care workers in India, as well as to determine how the unavailability of personal protective equipment affects their willingness to provide patient-related care. METHODS: We conducted an online cross-sectional study using piloted, structured questionnaires with self-reported responses from 368 volunteer male and female health care workers in India. Study participants were identified through social networking platforms such as Facebook and WhatsApp. The survey evaluated the participants' degree of signs and symptoms of anxiety and sleep quality based on the 7-item Generalized Anxiety Disorder (GAD-7) scale and single-item Sleep Quality Scale, respectively. Information on the availability of personal protective equipment was collected based on responses to relevant survey questions. RESULTS: The majority of health care workers (126/368, 34.2%) were in the age group 45-60 years, and 52.2% (192/368) were doctors. Severe anxiety (ie, GAD-7 score >10) was observed among 7.3% (27/368) health care workers, whereas moderate, mild, and minimal anxiety was observed among 12.5% (46/368), 29.3% (108/368), and 50.8% (187/368) health care workers, respectively. Moreover, 31.5% (116/368) of the health care workers had poor-to-fair sleep quality (ie, scores <6). Univariate analysis showed female gender and inadequate availability of personal protective equipment was significantly associated with higher anxiety levels (P=.01 for both). Sleep disturbance was significantly associated with age <30 years (P=.04) and inadequate personal protective equipment (P<.001). Multivariable analysis showed that poorer quality of sleep was associated with higher anxiety levels (P<.001). CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic has potentially caused significant levels of anxiety and sleep disturbances among health care workers, particularly associated with the female gender, younger age group, and inadequate availability of personal protective equipment. These factors put health care workers at constant risk of contracting the infection themselves or transmitting it to their families. Early identification of at-risk health care workers and implementation of situation-tailored mitigation measures could help alleviate the risk of long-term, serious psychological sequelae as well as reduce current anxiety levels among health care workers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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