How have journalists been affected psychologically by their coverage of the COVID-19 pandemic? A descriptive study of two international news organisations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has presented unprecedented healthcare challenges. Journalists covering the pandemic at close quarters are working in ways akin to first responders, but nothing to date is known of the psychological distress this is potentially causing them. This study aims to determine whether journalists reporting on the COVID-19 crisis have been affected emotionally, and if so to assess the severity of their distress. It also investigates potential demographic and work-related predictors and whether news organisations had provided counselling to their journalists. PARTICIPANTS: A total of 111 journalists working for two international news organisations were approached of which 73 (66%) participated in the study. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Symptoms of anxiety (Generalised Anxiety Disorder Scale-7 (GAD-7)), depression (Patient Health Questionnaire (PHQ-9)), posttraumatic stress disorder (PTSD; PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5)), overall psychological distress (12-item General Health Questionnaire (GHQ-12)), and treatment. RESULTS: The percentages of journalists exceeding threshold scores for clinically significant anxiety, depression, PTSD and psychological distress were: GAD-7, 26%; PHQ-9, 20.5%; PCL-5, 9.6%; GHQ-12, 82.2%. Journalists assigned to cover the pandemic (n=54 (74%)) were significantly more anxious (p<0.05). Journalists who received counselling (n=38 (52%)) following the onset of the pandemic reported significantly fewer symptoms of anxiety (p<0.01), depression (p<0.01) and overall psychological distress (p<0.01). CONCLUSIONS: Journalists covering the COVID-19 pandemic are experiencing levels of anxiety and depression similar to those seen in first responders. Psychological therapy provided in a timely manner can significantly alleviate emotional distress.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».