Mental health research in the Arab region in response to the COVID‐19 pandemic: a scoping review
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
Background: The ongoing pandemic has led to a global surge in coronavirus disease 2019 (COVID-19)-related mental health research. However, most related publications come from Western countries or China, and their findings cannot always be extrapolated to Arab countries. Aims: This study provides a quantitative and qualitative analysis of mental health research pertaining to Arab countries' response to the COVID-19 pandemic. Methods: A scoping review of the World Health Organization (WHO) COVID-19 database for publications on mental health was conducted by authors affiliated with Arab institutions, including articles from inception to 24 October 2020. The included publications were evaluated for their national distribution, international collaboration, publication type, and main research themes. Methodological quality analysis of the included research studies was performed using the original and modified versions of the Newcastle-Ottawa Scale. Results: In total, 102 articles were included in this study, averaging 4.6 articles per Arab country. Most of the articles emerged from the Kingdom of Saudi Arabia, Jordan, and Egypt. A majority of publications demonstrated international collaboration. Most of the publications were original research studies and cross-sectional in design. The predominant research theme was examining the pandemic's mental health effects on the general population and healthcare workers. Only 28.0% of the studies were of high methodological quality, whereas 41.5% were moderate and 30.5% were low in quality. Conclusions: Mental health research in response to the COVID-19 pandemic in the Arab region has quantitative and qualitative shortfalls. Arab institutions need to respond to the pandemic promptly in order to address the delineated research gap and to generate higher-quality research output.
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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 | 0,027 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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