Impact of COVID-19 lockdown on quality of life in a literate population in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early in the COVID-19 pandemic in Pakistan, complete lockdown was imposed from 24 March 2020: offices, shopping malls, market places, etc. were affected. On 25 March, further restrictions were imposed: hospital outpatient departments were closed and there was a ban on public and private gatherings. The lockdown significantly slowed down economic activities, and halted recreational, educational and religious activities and social gatherings. Aims: To assess the impact of the COVID-19 lockdown on the quality of life of literate individuals in Pakistan. Methods: A cross-sectional, descriptive study was conducted from 25 April to 15 May, 2020 among literate Pakistani who understand the English language, aged 10+ years and had internet access. We selected 500 individuals to complete the McGill questionnaire online. Results: The response rate was 73% (n = 365): 49% males and 51% females. Around one third reported a moderate effect on overall quality of life. Financial life was moderately affected in 45% and both physical life and emotional life in 43% of participants. Spiritual life was excellent in 69%. However, social life was severely affected in 56%. Mild depression was felt by 47% of respondents and 48% felt strongly supported during the COVID-19 lockdown. Conclusion: The COVID-19 lockdown made little difference to the quality of life of the literate population of Pakistan. A few aspects were moderately affected and social life was badly affected. Spiritual life improved for most individuals.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».