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Enregistrement W4280535520 · doi:10.3389/fpsyg.2022.805586

Factors Associated With Highest Symptoms of Anxiety During COVID-19: Cross-Cultural Study of 23 Countries

2022· article· en· W4280535520 sur OpenAlexaffabout
Valentina N. Burkova, Marina Butovskaya, Ashley K. Randall, Julija N. Fedenok, Khodabakhsh Ahmadi, Ahmad M. Alghraibeh, Fathil Bakir Mutsher Allami, Fadime Suata Alpaslan, Mohammad Ahmad Abdelaziz Al-Zu’bi, Kholoud Imhammad Al-Mseidin, Derya Fatma Biçer, Hakan Çetınkaya, Daniel David, Silvia Donato, Seda Dural, Paige Erickson, Alexey M. Ermakov, Berna Ertuğrul, Emmanuel Abiodun Fayankinnu, Maryanne L. Fisher, Fakir Al Gharaibeh, Lauren Hocker, Ivana Hromatko, Elena Kasparova, Alexander Kavina, Yahya M. Khatatbeh, Hareesol Khun-Inkeeree, Kai Kline, Fırat Koç, Vladimir Kolodkin, Melanie MacEacheron, Irma Rachmawati Maruf, Norbert Meskó, Ruzan Mkrtchyan, Poppy Setiawati Nurisnaeny, Oluyinka Ojedokun, Damilola Adebayo, Mohd Sofian Omar Fauzee, Barış Özener, Edna Lúcia Tinoco Ponciano, Muhammad Rizwan, Agnieszka Sabiniewicz, Victoriya I. Spodina, Stanislava Stoyanova, Nachiketa Tripathi, Satwik Upadhyay, Carol Cronin Weisfeld, Mohd Faiz Mohd Yaakob, Mat Rahimi Yusof, R.I. ZINUROVA

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityHungarian Scientific Research FundKing Saud UniversityRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésAnxietyPsychologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SocioeconomicsDemographyMedicineSociologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 restrictions have impacted people's lifestyles in all spheres (social, psychological, political, economic, and others). This study explored which factors affected the level of anxiety during the time of the first wave of COVID-19 and subsequent quarantine in a substantial proportion of 23 countries, included in this study. The data was collected from May to August 2020 (5 June 2020). The sample included 15,375 participants from 23 countries: (seven from Europe: Belarus, Bulgaria, Croatia, Hungary, Italy, Romania, Russia; 11 from West, South and Southeast Asia: Armenia, India, Indonesia, Iran, Iraq, Jordan, Malaysia, Pakistan, Saudi Arabia, Thailand, Turkey; two African: Nigeria and Tanzania; and three from North, South, and Central America: Brazil, Canada, United States). Level of anxiety was measured by means of the 7-item Generalized Anxiety Disorder Scale (GAD-7) and the 20-item first part of The State-Trait Anxiety Inventory (STAI)-State Anxiety Inventory (SAI). Respondents were also asked about their personal experiences with COVID-19, attitudes toward measures introduced by governments, changes in attitudes toward migrants during a pandemic, family income, isolation conditions, etc. The factor analysis revealed that four factors explained 45.08% of variance in increase of anxiety, and these components were interpreted as follows: (1) personal awareness of the threat of COVID-19, (2) personal reaction toward officially undertaken measures and attitudes to foreigners, (3) personal trust in official sources, (4) personal experience with COVID-19. Three out of four factors demonstrated strong associations with both scales of anxiety: high level of anxiety was significantly correlated with high level of personal awareness of the threat of COVID-19, low level of personal reaction toward officially undertaken measures and attitudes to foreigners, and high level of presence of personal experience with COVID-19. Our study revealed significant main effects of sex, country, and all four factors on the level of anxiety. It was demonstrated that countries with higher levels of anxiety assessed the real danger of a pandemic as higher, and had more personal experience with COVID-19. Respondents who trusted the government demonstrated lower levels of anxiety. Finally, foreigners were perceived as the cause of epidemic spread.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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