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Enregistrement W4283453281 · doi:10.3389/fpsyt.2022.844907

Prevalence and Determinants of Generalized Anxiety Disorder Symptoms in Residents of Fort McMurray 12 Months Following the 2020 Flooding

2022· article· en· W4283453281 sur OpenAlexaffabout
Ernest Owusu, Reham Shalaby, Ejemai Eboreime, Nnamdi Nkire, Mobolaji A. Lawal, Belinda Agyapong, Hannah Pazderka, Gloria Obuobi-Donkor, Medard Kofi Adu, Wanying Mao, Folajinmi Oluwasina, Vincent I. O. Agyapong

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityHealth Research FoundationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralized anxiety disorderMedicineAnxietyMental healthPopulationDepression (economics)Family medicinePsychiatryCross-sectional studyDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The flood in Fort McMurray (FMM) which occurred between April 26 and May 2, 2020, is known to have displaced an estimated population of 1,500 people, and destroyed or damaged about 1,230 buildings. In all, it is estimated to have caused about $228 million in losses. Objective: This study aims to identify the prevalence and determinants of likely Generalized Anxiety disorder (GAD) in among respondents 12-months after the 2020 flooding. Methods: Data for the study were collected through a cross-sectional survey sent through REDCap and hosted online from the 24th of April to the 2nd of June 2021. The self-administered questionnaire was emailed to respondents using community, government, school, and occupational platforms. Demographic, flooding-related variables, and clinical data were collected. A validated instrument, the GAD-7 was used to collect information on likely GAD. Consent was implied by completing the survey forms, and the University of Alberta Health Research Ethics Committee approved the study. Results: Of the 249 residents surveyed, 74.7% (186) respondents completed the online survey, 81.6% (80) were above 40 years, 71% (132) were in a relationship, 85.5% (159) were females, and 94.1% (175) were employed. The prevalence of likely GAD was 42.5% in our study. Predictors of likely GAD among respondents included positive employment status (OR = 30.70; 95% C.I. 2.183-423.093), prior diagnosis of depression (OR = 3.30; 95% C.I. 1.157-9.43), and the perceived need to have mental health counseling (OR = 6.28; 95% C.I. 2.553-15.45). Conclusion: This study showed that there was an increased magnitude of moderate to high anxiety symptoms among respondents following the natural disaster particularly the flood in 2020. The predictors of likely GAD include positive employment status, history of depression diagnosis, and the need to have mental health counseling. Policymakers may mitigate the rise of anxiety after flooding in vulnerable areas by addressing these and other factors.

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)0,000
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 enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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