Mental health in COVID-19 Delta variant survivors and healthcare workers during the 2021 outbreak in Nanjing, China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Since the coronavirus disease 2019 (COVID-19) Delta variant was discovered in India in October 2020, it has rapidly triggered a second outbreak globally. However, the effects of the COVID-19 Delta variant on mental health in survivors and healthcare workers are unclear. The aim of this study is to assess mental health among the COVID-19 Delta variant survivors and healthcare workers, and analyze the possible impact factors. This survey-based, cross-sectional study used the Symptom Check List-90 Revised questionnaire to evaluate psychological status among 60 COVID-19 Delta variant survivors, 162 nurses, and 72 hygienists in Nanjing, China. Three indices and nine dimensions were compared for job, education level, gender, age, and marriage classification. Data were analyzed using SPSS 25.0. Mental distress among participants was not very serious in general. The survivors presented the highest score, followed by the hygienists, and the lowest score was in nurses. Low-educated individuals and women showed significant increase. No significant difference was noted in age and marriage classification. In this survey study of COVID-19 Delta variant survivors and healthcare workers in Nanjing, China, the survivors needed psychological support immediately. Meanwhile, healthcare workers warranted more attention, especially the lower education levels and women. A comprehensive emergency response plan was warranted.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».