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Enregistrement W3156108489 · doi:10.1101/2021.04.21.21255866

Emotional symptoms, mental fatigue and behavioral adherence after 72 continuous days of strict lockdown during the COVID-19 pandemic in Argentina

2021· preprint· en· W3156108489 sur OpenAlexaff
Fernando Torrente, Adrián Yoris, Low Dm, PL Lopez, Pedro Bekinschtein, Gustavo Vázquez, Facundo Manes, Marcelo Cetkovich

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesFundación INECO
Mots-clésAnxietyDepression (economics)LonelinessPandemicPopulationClinical psychologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental healthPsychologyPsychiatryDemographyEnvironmental healthInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background An early, total, and prolonged lockdown was adopted in Argentina during the first wave of COVID-19 as the main sanitary strategy to reduce the spread of the virus in the population. The aim of this study was to explore emotional symptoms, mental fatigue, and behavioral adherence associated with the COVID-19 pandemic after an average of 72 days of continuous lockdown in Argentina. Specifically, we intended to know: 1) if the prolongation of the lockdown was associated with elevated emotional symptoms; 2) if the prolonged lockdown affected adherence, a phenomenon called “behavioral fatigue”; and 3) how financial concerns in a developing country affected adherence to the lockdown and emotional status of the population. Method A survey was designed to evaluate the psychological impact of the pandemic and lockdown. The survey included standardized questionnaires to assess the severity of depressive (PHQ-9) and anxious (GAD-7) symptoms, a questionnaire to evaluate mental fatigue, and several additional instruments to assess other variables of interest: risk perception, lockdown adherence, financial concerns, daily stress, loneliness, intolerance to uncertainty, negative repetitive thinking, and cognitive problems. Three LASSO regression analyses were carried to evaluate the predictive role of the different variables over depression, anxiety, and lockdown adherence Results The survey was responded by 3617 individuals over the age of 18 (85.2% female) from all the provinces of Argentina. Using the Oxford stringency index, Argentina had one of the most stringent and prolonged lockdowns when the sample was collected with 63 to 77 continuous days with a stringency index of more than 85/100. 45.6% of the sample met the cut-off for depression and 27% for anxiety. Previous mental health treatment, low income, being younger, and being female were associated with higher levels of emotional symptoms. Mental fatigue, cognitive failures, and financial concerns were also associated with emotional and subjective complaints, but not with adherence to the lockdown. In the regression models, mental fatigue, cognitive failures, and loneliness were the most important variables to predict depression, meanwhile intolerance to uncertainty and lockdown difficulty were the most important in the case of anxiety. Perceived threat was the most important variable predicting lockdown adherence. Conclusions Emotional symptoms persisted and even increased during the extended lockdown, but we found no evidence of behavioral fatigue. Instead, mental fatigue, cognitive difficulties, and financial concerns were expressions of the emotional side of the pandemic and the restrictive measures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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