A chain mediation model on COVID-19 symptoms and mental health outcomes in Americans, Asians and Europeans
Notice bibliographique
Résumé
The novel Coronavirus-2019 (COVID-19) was declared a pandemic by the World Health Organization (WHO) in March 2020, impacting the lifestyles, economy, physical and mental health of individuals globally. This study aimed to test the model triggered by physical symptoms resembling COVID-19 infection, in which the need for health information and perceived impact of the pandemic mediated the path sequentially, leading to adverse mental health outcomes. A cross-sectional research design with chain mediation model involving 4612 participants from participating 8 countries selected via a respondent-driven sampling strategy was used. Participants completed online questionnaires on physical symptoms, the need for health information, the Impact of Event Scale-Revised (IES-R) questionnaire and Depression, Anxiety and Stress Scale (DASS-21). The results showed that Poland and the Philippines were the two countries with the highest levels of anxiety, depression and stress; conversely, Vietnam had the lowest mean scores in these areas. Chain mediation model showed the need for health information, and the perceived impact of the pandemic were sequential mediators between physical symptoms resembling COVID-19 infection (predictor) and consequent mental health status (outcome). Excessive and contradictory health information might increase the perceived impact of the pandemic. Rapid COVID-19 testing should be implemented to minimize the psychological burden associated with physical symptoms, whilst public mental health interventions could target adverse mental outcomes associated with 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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».