COVID-19-Induced Anxiety and Covid-19 Precautionary Measures as Predictors of Mental Wellbeing of Nigerians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: The present study investigated the COVID-19-induced anxiety and Covid-19 precautionary measures as predictors of mental wellbeing of Nigerians during the COVID-19 pandemic. Method: By using a cross-sectional design methodology, 340 participants (58.2% males and 41.8% females) were selected through the snowball sampling technique. Their age ranged from 15 to 56 years (M=26.66; SD=6.485). Participants responded to the COVID-19-Induced Anxiety Questionnaire (C-19-IAQ), COVID-19 Precautionary Measures Questionnaire (C-19PMQ), and the Warwick-Edinburgh Mental Wellbeing Scale (WEMWBS). Results: Standard multiple regression analyses indicated that COVID-19 induced-anxiety and COVID-19 precautionary measures significantly predicted mental wellbeing [R= .082; R2 -.077;F (2,337) =15.096, P < .05]. However, only COVID-19 induced-anxiety [b= -.25, t (339)=-3.94,p < .05] independently predicted mental wellbeing. Conclusion: Based on these findings, the researchers recommended that mental wellbeing in the era of COVID-19 should be prioritized and given necessary attention by governments and other stakeholders. Information on COVID-19 should be structured in a manner that promotes health knowledge of the pandemic rather than inducing fear and anxiety. Individuals are also urged to engage in anxiety-reducing techniques which may help curb the rise of anxiety in these times of the COVID-19.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».