Mental Health Status of Healthcare Workers During the COVID-19 Outbreak
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Background: The COVID-19 pandemic is a massive health crisis that has exerted enormous physical and psychological pressure. Mental healthcare for healthcare workers (HCWs) should receive serious consideration. This study served to determine the mental-health outcomes of 1,556 HCWs from 45 countries who participated in the COVID-19 IMPACT project, and to examine the predictors of the outcomes during the first pandemic wave. Methods: Outcomes assessed were self-reported perceived stress, depression symptom, and sleep changes. The predictors examined included sociodemographic factors and perceived social support. Results: The results demonstrated that half of the HCWs had moderate levels of perceived stress and symptoms of depression. Half of the HCWs ( n = 800, 51.4%) had similar sleeping patterns since the pandemic started, and one in four slept more or slept less. HCWs reported less perceived stress and depression symptoms and higher levels of perceived social support than the general population who participated in the same project. Predictors associated with higher perceived stress and symptoms of depression among HCWs included female sex, not having children, living with parents, lower educational level, and lower social support. Discussion: The need for establishing ways to mitigate mental-health risks and adjusting psychological interventions and support for HCWs seems to be significant as the pandemic continues.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».