Assessing anxiety, depression and insomnia symptoms among Ebola survivors in Africa: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During health disaster events such as the current devastating havoc being inflicted on countries globally by the SARS-CoV-19 pandemic, mental health problems among survivors and frontline workers are likely concerns. However, during such health disaster events, stakeholders tend to give more precedence to the socio-economic and biomedical health consequences at the expense of mental health. Meanwhile, studies show that regardless of the kind of disaster/antecedent, all traumatic events trigger similar post-traumatic stress symptoms among survivors, families, and frontline workers. Thus, our study investigated the prevalence of anxiety, depression and insomnia symptoms among survivors of the 2014-2016 Ebola virus disease that plagued the West African sub-region. METHODS: We systematically retrieved peer-reviewed articles published between 1970 and 2019 from seven electronic databases, including Google Scholar, MEDLINE, PsychInfo, PubMed, Scopus, Springer Link, Web of Science on Ebola and post-traumatic stress disorder symptoms. A comprehensive hand search complemented this literature search. Of the 87 articles retrieved, only 13 met the inclusion criteria for this meta-analysis. RESULTS: After heterogeneity, influence, and publication bias analysis, our meta-analysis pooled proportion effects estimates showed a moderate to a high prevalence of anxiety (14%; 99% CI: 0.05-0.30), depression (15%; 99% CI: 0.11-0.21), and insomnia (22%; 99% CI: 0.13-0.36). Effect estimates ranging from (0.13; 99% CI: 0.05, 0.28) through to (0.11; 99% CI: 0.05-0.22), (0.15; 99% CI: 0.09-0.25) through to (0.13; 99% CI: 0.08-0.21) and (0.23; 99% CI: 0.11-0.41) to (0.23; 99% CI: 0.11-0.41) were respectively reported for anxiety, depression and insomnia symptoms. These findings suggest a significant amount of EVD survivors are struggling with anxiety, depression and insomnia symptoms. CONCLUSION: Our study provided the first-ever meta-analysis evidence of anxiety, depression, and insomnia symptoms among EVD survivors, and suggest that the predominant biomedical health response to regional and global health disasters should be complemented with trauma-related mental health services.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».