Mental Health of the General Population during the 2019 Coronavirus Disease (COVID-19) Pandemic: A Tale of Two Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to compare the severity of psychological impact, anxiety and depression between people from two developing countries, Iran and China, and to correlate mental health parameters with variables relating to the COVID-19 pandemic. Although China and Iran are developing countries based on the World Bank’s criteria, these two countries are different in access to resources and health care systems. We hypothesized that Iranians would show higher levels of depression, anxiety and stress as compared to Chinese. Methods: This study collected information related to the COVID-19 pandemic including physical health, precautionary measures and knowledge about the pandemic. We also used validated questionnaires such as the Impact of Event Scale-Revised (IES-R) and the Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21) to assess the mental health status. Results: There were a total of 1411 respondents (550 from Iran; 861 from China). The mean IES-R scores of respondents from both countries were above the cut-off for post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms. Iranians had significantly higher levels of anxiety and depression (p < 0.01). Significantly more Iranians believed COVID-19 was transmitted via contact, practised hand hygiene, were unsatisfied with health information and expressed less confidence in their doctors, but were less likely to wear a facemask (p < 0.001). Significantly more Iranians received health information related to COVID-19 via television while Chinese preferred the Internet (p < 0.001). Conclusions: This cross-country study found that Iranians had significantly higher levels of anxiety and depression as compared to Chinese. The difference in reported measures between respondents from Iran and China were due to differences in access to healthcare services and governments’ responses to the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».