Mental Health of People in State Quarantine during COVID-19 Situation in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
When the COVID-19 outbreak spread across the globe, Thailand was the first country to report a COVID patient outside of China. We conducted a cross-sectional descriptive study to examine the mental health condition and the risk factors associated with the mental health problems of people in state quarantine. Our study sample included 4,069 people who were in state quarantine in the eastern region of Thailand. We administered a stress assessment test, a depression screening questionnaire, a suicidal risks screening tool and a COVID-19 anxiety screening scale, which were developed by the Department of Mental Health, Thailand. We found that most people in state quarantine reported a moderate level of COVID-19 anxiety, a mild level of stress, and no current risk of suicide. The risk factors associated with stress were female gender (OR = 2.290, p < 0.001, 95% CI [1.687, 3.109]) and having chronic diseases (OR = 2.443, p < 0.001, 95%CI [1.720, 3.470]). The factor associated with depression was female gender (OR = 1.380, p < 0.001, 95%CI [1.201, 1.586]). The factors associated with risks for suicide were female gender (OR = 2.059, p < 0.001, 95%CI [1.553, 2.729]) and having chronic diseases (OR = 2.128, p < 0.001, 95%CI [1.510, 2.998]). The factors associated with COVID-19 anxiety were female gender (OR = 1.469, p < 0.001, 95%CI [1.294, 1.669]) and having chronic diseases (OR = 1.329, p = 0.011, 95%CI [1.066, 1.657]). A system to screen for mental health problems and rapid assistance offered to people in state quarantine who are at risk of mental health problems are recommended to reduce the severity of the problems.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».