Frontline Healthcare workers suffering from psychosomatic disorders during COVID-19 (a pandemic) – A Systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The emergence of SARS CoV-2, has imposed high pressure on the healthcare system worldwide. As a consequence, frontline healthcare workers were impacted widely. The aim of this systematic review is to examine the impact of COVID-19 on mental status of FHW during pandemic. Methods Databases such as PubMed, Scopus, google scholar were searched extensively from the date of inception till April 2021. All cross-sectional studies published in English assessing the mental condition and well-being of frontline caregivers during COVID-19 were included in the study. The quality assessment was done by Newcastle Ottawa scale. Results Ten thousand eight hundred sixty-nine articles were found. After conscientious literature search, total 78 articles were included satisfying the objective of the review. The highest and lowest values for the rates of depression, anxiety and insomnia was found to be 99.51% & 6.07%, 85.7% & 73.6%, and 5.3% & 11.4%, respectively. Conclusion It has been found that FHW were psychologically impacted by the pandemic. This could be due to lack of resources such as PPE, organizational support, inefficient relevant knowledge regarding the novel virus, its extremely indelible transmission rates, fear of contamination, stigmatization, and/or due to prevalence of ignorance by government and health policy makers. Prospero registration no- CRD42021244612
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».