COVID-19 Pandemic in a Vulnerable Population: Prevalence and Correlates of Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has produced negative mental health outcomes. These effects were more prominent in vulnerable communities that experienced prior similar disasters. The study aimed to examine the likelihood and correlates of anxiety symptoms among Fort McMurray (FMM) residents, during the COVID-19 pandemic. METHODS: A cross-sectional online survey questionnaire was applied between 24 April and 2 June 2021, at FMM, to gather sociodemographic, COVID-19, and clinical information, including generalized anxiety disorder (using GAD-7 scale). RESULTS: Overall, 186 individuals completed the survey (response rate 74.7%). Most of the respondents were females (159, 85.5%); above 40 years (98, 52.7%); employed (175, 94.1%); and in relationship (132, 71%). The prevalence of moderate-to-severe anxiety was (42.5%, 71) on GAD-7 self-reported scale. Subscribers who reported that they would like to receive mental health support; have received no family support since COVID-19 declaration; and have lost their job during the pandemic were all more likely to report moderate-to-severe anxiety (OR = 3.39; 95% CI: 1.29-8.88), (OR = 4.85; 95% CI: 1.56-15.03), and (OR = 4.40; 95% CI: 1.01-19.24), respectively. CONCLUSIONS: Anxiety levels were high among FMM residents, compared to levels before COVID-19. Clinical and social factors significantly predicted likely anxiety in the Fort McMurray population, during the COVID-19 pandemic. It is imperative that resources are mobilized to support vulnerable communities during the COVID-19 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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».