Prevalence of health anxiety in indian ophthalmologists during COVID-19: a survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mental health concerns are common in health care workers during pandemic. There are no studies of the prevalence of health anxiety in ophthalmologists in India. Objectives To estimate the prevalence of health anxiety in ophthalmologists practicing in India during the ongoing pandemic. Methods A questionnaire-based online survey on the “changes and challenges during COVID-19” using Google forms was sent to all members of the All India Ophthalmological Society. Besides demographics, the survey had questions to assess the general mental and medical health status of the ophthalmologists. Short Health Anxiety Inventory (SHAI) was used to assess health anxiety. Results 1027 ophthalmologists responded to the study. Higher stress was experience by 83.1% compared to pre-COVID while examining patients closely (35.9%) or during surgery due to the risk of aerosol generation (29.3%). SHAI score >20 was observed in 5.6%. Only emergency services were being provided by 50% and 17% in the SHAI > 20 group were not working as compared to overall 14%. Conclusions Our findings indicate that a majority of the ophthalmologists were under stress during the COVID-19 pandemic but only a small proportion experienced health anxiety. It is likely that mental health issues may arise among ophthalmologists in the foreseeable future.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».