Psychological Problems and Fear of COVID-19 Pandemic among Nurses and General Population: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is a source of stress with incredible impact, both for people and socialpublic gatherings. Various people may experience various levels of psychologicalemergency, particularly those at the center of the incident. This study aimed tocompare the level of psychological problems (depression, anxiety, and stress) andfear among nurses and general population as a result of COVID -19 pandemic. Across-sectional study design was utilized in this study. A probability sample of 132nurses working in Sharkia Governorate hospitals and 268 individuals from generalpopulation participated in this study by using an anonymous online questionnaire.Three tools were completed by the participants in this study were a sociodemographic data sheet, the Depression, Anxiety, and Stress Scale-21, and fear ofCoronaVirus-19 Scale. Results revealed that nearly one quarter of the studiednurses' group had moderate level of depression, anxiety and stress. However, morethan one quarter of the studied general population had extremely severe level ofdepression and anxiety as well as severe level of stress. Severe level of fear ofCOVID-19 was experienced among one quarter of participants from nurses andgeneral population. The study concluded that was statistically significant positivecorrelations were found between fear of COVID-19, depression, stress, and anxietyin both groups. Therefore, it is recommended to develop and implementpsychological interventions for improving mental health and psychologicalresilience during the pandemic COVID-19 of both nurses and general population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».