Psychosocial and Behavioral Effects of the COVID-19 Pandemic in the Indian Population: Protocol for a Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During the year 2020, the COVID-19 pandemic spread from China to the rest of the world, which prompted the world to implement a widespread mandated quarantine or social isolation. The impending uncertainty of the pandemic must have resulted in a variety of widespread mental health maladies. There has been documentation in the literature about a lot of these in small populations of the world but limited studies have been conducted in India, leading to limited evidence in the literature. OBJECTIVE: The main objective of our study is to investigate the mental health effects that the COVID-19 pandemic has had on the general population in India both quantitatively and qualitatively. These results will help contribute to reducing the knowledge gap that is recognized in the literature, which is the result of the unprecedented and novel nature of the pandemic. METHODS: We designed and validated our own questionnaire and used the method of circulating the questionnaire via WhatsApp (Facebook Inc). WhatsApp is a social media app that is very popularly used in India; hence, it turned out to be an effective medium for gathering pilot data. We analyzed the pilot data and used them to validate the questionnaire. This was done with the expertise of our mentor, Nilima Shah, MD (psychiatry). We gathered pilot data on 545 subjects and used the results to determine the changes that were needed for the questionnaire while simultaneously validating the questionnaire. RESULTS: The study protocol was approved in September 2020 by the institutional review board at Vadilal Sarabhai General Hospital, Ahmedabad, Gujarat, India. CONCLUSIONS: The following preliminary assumptions can be made about the study based on the pilot data: the majority of the survey respondents were male (289/545, 53%), most of them were educated and employed as health care workers (199/545, 36.5%). The majority of the responders were self-employed (185/545, 33.9%), single (297/545, 54.5%), and stayed with their families (427/541, 79%) for the lockdown, which helped them psychologically. Findings that are specific to mental health have been elaborated upon in the manuscript. It is evident from the data collected in previous literature that the pandemic has had significant detrimental effects on the mental health of a vast proportion of the Indian population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/29896.
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 | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,009 |
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 ».