Psychosocial Impact of COVID-19 Tests and Positive Results on Clinical Students Screened during the Second wave of COVID-19 Pandemic in Rivers State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Destabilization of all educational activities, mixed impact on academic research and professional development, severe effect on the educational assessment system, and reduced employment opportunities, were some of the impacts recorded in the educational sector following the COVID-19 pandemic. The aim of this study was to evaluate the psychosocial impact of COVD-19 and COVID-19 test and results on returning clinical students in a Private Medical University in Port Harcourt in the first quarter of year 2021. Materials and Methods: A descriptive cross-sectional study was conducted among returning clinical students in a private medical university. Semi-structured questionnaire was used to obtain data from clinical students. Data was analysed using the IBM Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 20.0. Results: A total of seventy-six (76) respondents who were medical students were involved in the study, with a 98.0% response rate. The impact of the pandemic was felt at home and in school. Study found that 49 students (64.5%) were dissatisfied with school work and twenty-two respondents (28.9%) were observed to be highly stressed while 9 students (11.8%) were observed to have no stress. The female respondents were more affected by the COVID-19 pandemic than their male colleagues. Conclusion: Assessment of the impact of COVID-19 disease and testing revealed that undergraduate clinical students were affected psychosocially in the pandemic. Respondents were observed to be highly stressed, and a few indicated incapacitating psychological distress. Therefore, psychosocial support of students should be built into response measures for future screening services.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».