Assessment of Psychological Distress in Health Care Workers During the First two Waves of COVID-19: A Follow-up of a Canadian Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health care workers (HCW) exposed to COVID-19 risk experiencing psychological distress. Little is known regarding longitudinal perspectives and evolutions of psychological distress within this population. The objective of this study is to extend the results of our previous study to the pandemic's second wave. Method: This prospective cohort study was conducted from May 8, 2020, to January 24, 2021, and includes 787 HCW. Symptoms of anxiety and depression were assessed using the Generalised Anxiety Disorder-7 (GAD-7) and the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). Descriptive statistics illustrated the evolution of psychological distress indicators, whereas latent class analysis helped identify trajectories. Results: The results showed that a lower proportion of HCW exceeded the clinical threshold during the second wave (36,5% vs. 31,1%). As in the first wave, most of our sample fell onto the resilient trajectory (67.22%). We adapted the name of the remaining trajectories to better suit their evolution: rapid recovery (15.76%), slow recovery (9.66%), and delayed (7.37%). Conclusion: Approximately two-thirds of the HCW did not manifest significant distress. For those who did, the distress was transient. We observed a trend of positive adaptability among HCW, considering that the proportion of HCW experiencing psychological distress exceeding clinical threshold remained lower than during the first wave. Our data highlight the dynamic nature of psychological distress. To be able to detect psychological distress as it arises, HCW should use self-monitoring as an essential tool. This vigilance would allow institutions to offer timely support and resources for those experiencing psychological distress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».