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Enregistrement W3111060616 · doi:10.1101/2020.12.08.20245829

Prevalence of anxiety and depressive symptoms among physicians during the COVID-19 pandemic in Bangladesh: a cross-sectional study

2020· preprint· en· W3111060616 sur OpenAlexaff
M. Tasdik Hasan, Sahadat Hossain, Farhana Safa, Afifa Anjum, Abid Hasan Khan, Kamrun Nahar Koly, Syeda Fatema Alam, Md. Abdur Rafi, Vivek Podder, Tonima Islam Trisa, Rhedeya Nury Nodi, Dewan Tasnia Azad, Fatema Ashraf, S. M. Quamrul Akther, Helal Uddin Ahmed, Simon Rosenbaum, Graham Thornicroft

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthKing's College LondonDepartment of Health and Social CareNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAnxietyCross-sectional studyMedicineDepression (economics)FeelingHospital Anxiety and Depression ScalePandemicPsychiatryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical psychologyPsychologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In addition to risking their physical well-being, frontline physicians are enduring significant emotional burden both at work and home during the COVID-19 pandemic. This study aims to investigate the levels of anxiety and depressive symptoms and to identify associated factors among Bangladeshi physicians during the COVID-19 outbreak. METHODS AND DESIGN: A cross-sectional study using an online survey was conducted between April 21 and May 10, 2020. Outcomes assessed included demographic questions, COVID-19 related questions, and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). RESULTS: The survey was completed by 412 Bangladeshi physicians. The findings revealed that, in terms of standardized HADS cut-off points, the prevalence of anxiety and depressive symptoms among physicians was 67.72% and 48.5% respectively. Risk factors for higher rates of anxiety or depressive symptoms were: being female, physicians who had experienced COVID-19 like symptoms during the pandemic, those who had not received incentives, those who used self-funded PPE, not received adequate training, lacking perceived self-efficacy to manage COVID -19 positive patients, greater perceived stress of being infected, fear of getting assaulted/humiliated, being more connected with social media, having lower income levels to support the family, feeling more agitated, less than 2 hours of leisure activity per day and short sleep duration. All these factors were found to be positively associated with anxiety and depression in unadjusted and adjusted statistical models. CONCLUSIONS: This study identifies a real concern about the prevalence of anxiety and depressive symptoms among Bangladeshi physicians and identifies several associated factors during the COVID-19 pandemic. Given the vulnerability of the physicians in this extraordinary period whilst they are putting their own lives at risk to help people infected by COVID-19, health authorities should address the psychological needs of medical staff and formulate effective strategies to support vital frontline health workers. STHRENGHTS & LIMITATIONS OF THE STUDY: This study reports a novel and concerning findings on the prevalence of anxiety and depression symptoms with identification of several important associated factors among Bangladeshi physicians during the COVID-19 pandemic.The cross-sectional nature of the study design could not establish causal relationship between the dependent and independent variables.This study was carried out by conducting a web-based survey, which might generate sampling bias by excluding the physicians who do not have access to internet or inactive in social medias, and thus limit the generalizability of the findings.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,335 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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