Incidence of depression, anxiety and sleep disorders in healthcare personal after the onset of Covid 19 pandemic – a survey based study.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) was first reported in Wuhan, China in December 2019. It was declared a global pandemic by WHO. There are 77.8 million reported cases of and 1.7 million deaths due to COVID-19 in the world at the time of writing this article. The main symptoms of COVID‐19 are fever, cough, fatigue, dyspnea, sore throat, headache and gastrointestinal disturbances. It has caused increased psychological impact to the society, particularly in healthcare personnel (HCPs). We aimed to assess the incidence of depression, anxiety and insomnia in healthcare personnel after the onset of COVID-19 Pandemic. MATERIAL AND METHODS: This was a survey-based study. A questionnaire was shared through emails and social media. The study instruments used were PHQ9 for depression, GAD7 for anxiety and Insomnia Severity Index for Insomnia. Data was collected from April 2020 to October 2020. RESULTS: The data was analyzed using IBM SPSS software version 26.0. The sample size was 312. A total of 26 (39.25%) respondents were single, 169 (52.64%) were male, 158 (49.2%) were between 20 and 29 years of age, 151 (47.04%) of respondents were doctors and 22 (6.8%) were nurses. Psychological impact was significantly more in paramedics and nurses. Severe psychological impact was seen in 24 (7.34%) of healthcare personnel. The study showed severe depression mostly in paramedics and surgical sub specialties while mild and moderate depression was more commonly reported by anesthesiologists, dentists and pathologists. The study also showed that people who had previous histories of depression, reported an increase in the severity of their symptoms as compared to those with no previous histories. CONCLUSIONS:COVID-19 pandemic has created fear and uncertainty. The health care workers and other front line workers who are at a greater risk of exposure and contraction of COVID-19 are subject to extensive physical and psychological trauma. The purpose of this study is to highlight the intensity and incidence of depression, anxiety and insomnia in health care personnel and to emphasize the need to support the mental health of these front line workers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».