Mental Health Status of Teachers During the Second Wave of the COVID-19 Pandemic: A Web-Based Study in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Background: Following the outbreak of the COVID-19 pandemic, the government of Bangladesh implemented strict non-therapeutic measures, i.e., "social distancing," "lockdown," "work from home," in the first quarter of 2020. Like other professionals, teachers at schools, colleges and universities were confined within households. However, the introduction of online education imposed an additional burden on teachers along with growing household responsibilities, thus, affecting their psychological state. Aims: This study was aimed to explore the prevalence of mental health problems among teachers in Bangladesh and to identify the associated risk factors. Methods: This web-based cross-sectional study was conducted during the second wave of COVID-19 pandemic in Bangladesh. Data were collected from 381 teachers working at schools, colleges, and universities between 01 August and 29 August 2021 by administering a self-reported e-questionnaire using Google Form, where the mental health of teachers was assessed by depression, anxiety, and stress scale. Data were analyzed using IBM SPSS Statistics (Version 26) and STATA Version 16, and multiple linear regression was executed to predict mental health problems among teachers. Results: The findings indicate that the overall prevalence of depression, anxiety, and stress among teachers was 35.4%, 43.7%, and 6.6%, respectively. The prevalence was higher among male and older teachers than among their female and younger colleagues. The findings further showed that place of residence, institution, self-reported health, usage of social and electronic media, and fear of COVID-19 significantly influenced the mental health status of teachers. Conclusion: It is strongly recommended that the government and policymakers provide proper mental health services to teachers in order to reduce mental health problems and thus sustain the quality of education during and after the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».