Coping with COVID-19 Pandemic: A Population-Based Study in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study aims to investigate coping strategies used by Bangladeshi citizens during the COVID-19 pandemic. Design Prospective, cross-sectional survey of adults (N=2001) living in Bangladesh. Methods Participants were interviewed for socio-demographic data and completed the Bengali translated Brief-COPE Inventory. Statistical data analysis was conducted using SPSS (Version 20). Results Participants (N=2001), aged 18 to 86 years, were recruited from eight administrative divisions within Bangladesh (mean age 31.85±14.2 years). Male to female participant ratio was 53.4% (n=1074) to 46.6% (n=927). Higher scores were reported for approach coping styles (29.83±8.9), with lower scores reported for avoidant coping styles (20.83 ± 6.05). Humor coping scores were reported at 2.68±1.3 and religion coping scores at 5.64±1.8. Both men and women showed similar coping styles. Multivariate analysis found a significant relationship between male gender and both humor and avoidant coping (p <.01). Male gender was found to be inversely related to both religion and approach coping (p <.01). Marital status and education were significantly related to all coping style domains (p<.01). Occupation was significantly related to approach coping (p <.01). Rural and urban locations differed significantly in participant coping styles (p <.01). Factor analysis revealed two cluster groups (Factor 1 and 2) comprised of unique combinations from all coping style domains. Conclusion Participants in this study coped with the COVID-19 pandemic by utilizing a combination of coping strategies. Factor 1 revealed both avoidant and approach coping strategies and Factor 2 revealed a combination of humor and avoidant coping strategies. Overall, a higher utilization of approach coping strategies was reported, which has previously been associated with better physical and mental health outcomes. Religion was found to be a coping strategy for all participants. Future research may focus on understanding resilience in vulnerable populations, including people with disability or with migrant or refugee status in Bangladesh.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».