Mental distress and psychological disorders related to COVID-19 mandatory quarantine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background:Restrictions that were enforced from COVID-19 have affected many people’s lifestyles and ability to earn. They caused a distress that even added to the war stress that the Syrian population has encountered for the last 9 years. This study aims to assess this distress and the major concerns of the people related to COVID-19.Methods:Online questionnaires were distributed using SPTSS, K10, and MSPSS were used with other demographic, war- and COVID-19-related questions that were taken from The (CRISIS) V0.1 Adult Self-Report Baseline Form.Results:Our sample included 5588 with the mean age of 26.84 ± 7.815 years. Of those, only one was a confirmed COVID-19 case. Over 42.7% had two or more positive PTSD symptoms, 42.6% had moderate or severe mental disorder, but only 14.9% had low social support. Higher PTSD and K10 scores overall were seen in females and with most of war variables (P<0.05). Relationship with partner were negatively affected in most and distress from the declined ability to work and provide food were the most prominent.Conclusions:The indirect effect of COVID-19 is far more than that of the pathogen itself. Reduced ability to earn and to provide food was the main concerns. Relationships deteriorated mainly in participants with high K10 and PTSD scores who also felt more symptoms and used more hypnotics in the last 4 weeks. Smoking changes were not related to K10 and PTSD. Social support played a role in reducing stress, but with the relationships being affected, lower support was seen.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».