A Survey on Depressive Symptoms and Its Correlates Amongst Physicians in Bangladesh During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The aim of this study was to determine the presence of depressive symptoms and understand the potential factors associated with these symptoms among physicians in Bangladesh during the COVID-19 pandemic. Methods: A cross-sectional study using an online survey was conducted in between April 21 and May 10, 2020, among physicians living in Bangladesh. Participants completed a series of demographic questions, COVID-19-related questions, and the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). Descriptive statistics (frequency, percentage, mean and standard deviation), test statistics (chi-squared test and logistic regression) were performed to explore the association between physicians' experience of depression symptoms and other study variables. Stepwise binary logistic regression was followed while conducting the multivariable analysis. Result: A total of 390 physicians completed the survey. Of them, 283 (72.6%) were found to be experiencing depressive symptoms. Predictors which were significantly associated with depressive symptoms were gender (with females more likely to experience depression than males), the presence of sleep disturbance, being highly exposed to media coverage about the pandemic, and fear around (a) COVID-19 infection, (b) being assaulted/humiliated by regulatory forces and (c) by the general public, while traveling to and from the hospital and treating patients during the countrywide lockdown. Conclusion: The findings of this study demonstrate that there is a high prevalence of depressive symptom among physicians especially among female physicians in Bangladesh during the COVID-19 pandemic. Immediate, adequate and effective interventions addressing gender specific needs are required amid this ongoing crisis and beyond.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».