The Impact of the COVID-19 Pandemic on the Mental Health of Health Workers Treating Patients with Kidney Diseases in Latin America (LA): Analysis from GlomCon Latin America Working Group (LGlomCon)
Notice bibliographique
Résumé
Background: The rapid spread of the COVID-19 pandemic into LA countries where health systems were already facing major limitations might further challenge their physician’s emotional and mental wellbeing. We aimed to describe the perception of health workers managing kidney diseases in the context of the COVID-19 pandemic. Methods: Descriptive analysis extracted from an online survey carried out among nephrologists, renal pathologists, and other health workers treating kidney diseases between May 20-27, 2020 from sixteen Spanish speaking Latin American countries divided into 6 categories. We present the results for the mental health category. Results: 430 responses were obtained of which 360 (84%) were considered for analysis. The participants were mainly nephrologists 276 (86%), renal pathologists 13 (4%), and physicians in training 11 (3%). Ages ranged between 30-49 years old in 271 (75%), mostly working on tertiary centers 258 (71%). 329 (90%) participated in inpatient care. 277 (86%) considered that the COVID-19 pandemic has impacted their mental health. Prevailing symptoms were anxiety, insomnia, and depression, with 75.2%, 42.5%, and 18.2%, respectively. Physical or verbal violence from the community was reported by 18 (5%) of the participants because they were seen as a source of viral transmission. 179 (55%) considered personal protective equipment (PPE) was sufficiently provided and 275 (79%) had to invest up to 20% of their income to obtain PPE. In addition, 144 (44%) of the respondents reported a shortage of COVID-19 tests and only 99 (30%) felt their hospital was well equipped to care for COVID-19 patients. 126 (39%) of the health workers responded that they received adequate training, while 105 (32%) endorsed they did not feel prepared in the management of patients with COVID-19. Conclusions: This survey reveals the considerable impact that the COVID-19 pandemic is generating among physicians treating patients with kidney diseases in LA. Possible aggravating factors also found in our survey included lack of testing, PPE availability, and overall hospital preparedness. Funding: Private Foundation Support
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».