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Enregistrement W4205094710 · doi:10.1080/09638237.2021.2022637

Perspectives of patients, family members, health professionals and the public on the impact of COVID-19 on mental health

2022· article· en· W4205094710 sur OpenAlexaff
Evangeline Gardiner, Amanda Baumgart, Allison Tong, Julian Elliott, Luciano César Pontes Azevedo, Andrew D. Bersten, Lilia Cervantes, Derek P. Chew, Yeoungjee Cho, Sally Crowe, Ivor S. Douglas, Nicole Evangelidis, Ella Flemyng, Peter Horby, Martin Howell, Jaehee Lee, Eduardo Lorca, Deena Lynch, John C. Marshall, Andrea Matus González, Anne McKenzie, Karine Manera, Sangeeta Mehta, Mervyn Mer, Andrew Conway Morris, Saad Nseir, Pedro Póvoa, Mark Reid, Yasser Sakr, Alan R Smyth, Tom Snelling, Giovanni FM Strippoli, Armando Teixeira‐Pinto, Antoní Torres, Andrea K. Viecelli, Steve Webb, Paula Williamson, Laila Woc-Colburn, Junhua Zhang, Jonathan C. Craig

Notice bibliographique

RevueJournal of Mental Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGenentechFlinders UniversityMonash UniversityUniversity of SydneyEquity TrusteesPfizerAustralian GovernmentDavid and Elaine Potter FoundationWellcome TrustWellcomeDepartment of Health, State Government of VictoriaNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public health2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychiatryHealth professionalsPsychologyPandemicMedicineNursingFamily medicineHealth carePolitical scienceVirologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coronavirus (COVID-19) pandemic has seen a global surge in anxiety, depression, post-traumatic stress disorder (PTSD), and stress. AIMS: This study aimed to describe the perspectives of patients with COVID-19, their family, health professionals, and the general public on the impact of COVID-19 on mental health. METHODS: A secondary thematic analysis was conducted using data from the COVID-19 COS project. We extracted data on the perceived causes and impact of COVID-19 on mental health from an international survey and seven online consensus workshops. RESULTS: We identified four themes (with subthemes in parenthesis): anxiety amidst uncertainty (always on high alert, ebb and flow of recovery); anguish of a threatened future (intense frustration of a changed normality, facing loss of livelihood, trauma of ventilation, a troubling prognosis, confronting death); bearing responsibility for transmission (fear of spreading COVID-19 in public; overwhelming guilt of infecting a loved one); and suffering in isolation (severe solitude of quarantine, sick and alone, separation exacerbating grief). CONCLUSION: We found that the unpredictability of COVID-19, the fear of long-term health consequences, burden of guilt, and suffering in isolation profoundly impacted mental health. Clinical and public health interventions are needed to manage the psychological consequences arising from this pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,397 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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