Prevalence of depression and anxiety among general population in Pakistan during COVID-19 lockdown: An online-survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study's aim is to find the prevalence of two of the common indicators of mental health - depression and anxiety – and any correlation with socio-demographic indicators in the Pakistani population during the lockdown from 5 May to 25 July 2020. A cross-sectional survey was conducted using an online questionnaire sent to volunteer participants. A total of 1047 participants over 18 were recruited through convenience sampling. The survey targeted depression and anxiety levels, which were measured using a 14 item self-reporting Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Out of the total sample population ( N =354), 39.9% suffered from depression and 57.7% from anxiety. Binary logistical regressions indicated significant predictive associations of gender ( OR=1.410 ), education ( OR=9.311 ), residence ( OR=0.370 ), household income ( OR=0.579 ), previous psychiatric problems ( OR=1.671 ), and previous psychiatric medication (OR=2.641) . These were the key factors e associated with a significant increase in depression. Increases in anxiety levels were significantly linked to gender ( OR=2.427 ), residence ( OR=0.619 ), previous psychiatric problems ( OR=1.166 ), and previous psychiatric medication ( OR=7.330 ). These results suggest depression and anxiety were prevalent among the Pakistani population during the lockdown. Along with other measures to contain the spread of COVID-19, citizens' mental health needs the Pakistani government's urgent attention as well as that of mental health experts. Further large-scale, such as healthcare practitioners, should be undertaken to identify other mental health indicators that need to be monitored.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle