Psychological Impact of the COVID-19 Pandemic and Social Determinants on the Portuguese Population: Protocol for a Web-Based Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 outbreak and consequent physical distance measures implemented worldwide have caused significant stress, anxiety, and mental health implications among the general population. Unemployment, working from home, and day-to-day changes may lead to a greater risk of poor mental health outcomes. OBJECTIVE: This paper describes the protocol for a web-based cross-sectional study that aims to address the impact of the COVID-19 pandemic on mental health. METHODS: Individuals from the general population aged 18 years or more and living in Portugal were included in this study. Data collection took place between November 10, 2020, and February 10, 2021. An exponential, nondiscriminative, snowball sampling method was applied to recruit participants. A web-based survey was developed and shared on social media platforms (eg, Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, and WhatsApp groups) and through e-mail lists for recruitment of the seeds. RESULTS: Data analysis will be performed in accordance with the different variables and outcomes of interest by using quantitative methods, qualitative methods, or mixed methods, as applicable. A total of 929 individuals had completed the web-based survey during the 3-month period; thus, our final sample comprised 929 participants. Results of the survey will be disseminated in national and international scientific journals in 2021-2022. CONCLUSIONS: We believe that the findings of this study will have broad implications for understanding the psychological impact of the COVID-19 pandemic on Portuguese residents, as well as aspects related to the informal economy. We also hope that the findings of this study are able to provide insights and guidelines for the Portuguese government to implement action. Finally, we expect this protocol to provide a roadmap for other countries and researchers that would like to implement a similar questionnaire considering the related conclusions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/28071.
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 | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,008 |
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 ».