Severe Anxiety and PTSD Symptoms Among Ebola Virus Disease Survivors and Healthcare Workers in the Context of the COVID-19 Pandemic in Eastern DR Congo
Notice bibliographique
Résumé
Ebola virus disease (EVD) survivors and healthcare workers (HCWs) face stress, fear, and stigma during the COVID-19 pandemic that can induce severe symptoms of anxiety and post-traumatic stress disorder (PTSD). We examined the prevalence and factors related to severe PTSD and anxiety symptoms, using a representative sample of survivors of the 2018–2020 EVD epidemic in DR Congo in comparison HCWs. Five hundred sixty-three participants (55.25% women, 309 survivors, 202 HCWs, and 52 HCWs and survivors) completed questionnaires assessing anxiety, PTSD, exposure to EVD and COVID-19, stigmatization related to EVD and COVID-19, interpersonal traumas, social support. During the COVID-19 pandemic, 45.6 and 75.0% of survivors and HCWs reported severe symptoms of PTSD and anxiety. Significant difference was observed among the three groups for both PTSD (53.7% survivors, 37.1% HCWs, and 30.8% HCWs-survivors, χ 2 = 18.67, p < 0.0001) and anxiety (88.3% survivors, 56.9% HCWs, and 65.4% HCWs- survivors, χ 2 = 67.03, p < 0.0001). Comorbidity of severe PTSD and anxiety symptoms was 42.3% between the three groups. Results revealed that exposure to EVD ( b = 0.53; p = 0.001; b = 0.12; p = 0.042), EVD-related stigmatization ( b = 0.14; p = 0.018; b = 0.07; p = 0.006), COVID-19-related stigmatization ( b = 0.22; p < 0.0001; b = 0.08; p = 0.0001) and social support ( b = −0.30; p < 0.0001; b = −0.14; p < 0.0001) predicted severe PTSD and anxiety symptoms. The last models explained 63.8 and 56.4% of the variance of PTSD and anxiety. Symptoms of PTSD and anxiety are common among EVD survivors and HCWs during the COVID-19 pandemic. Culturally-sensitive programs that address stigma are necessary to mitigate the cumulative effects of EVD and the COVID-19 pandemic on EVD survivors and HCWs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».