A Comparative Cross-Sectional Psychological analysis of psychosocial and mental health issues faced by frontline healthcare professionals during COVID- 19 pandemic across various countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 was declared as global pandemic by WHO by March 2020.Since then, overwhelming workload, inadequate human resources, technology, personal protective gear and workplace harassment, could cause stress, anxiety or depression among the healthcare professionals.Being care givers to the society it was imperative to evaluate and assess the impact of the pandemic to find a potential ground to make adequate amendments to ensure good mental health of our professionals.Aim: The present study was designed with the objectives to evaluate and compare levels stress, anxiety and depression in healthcare professionals working in India and countries other than India.Setting and Design: This was a cross-sectional study conducted among 200 participants (100 Indians and 100 from other countries-USA, Canada.Method: A questionnaire link through Google form was distributed among healthcare professionals after taking consent.The study was approved by the institutional ethical committee. Statistical Analysis:The results of the two groups were compared using chi square test to observe a difference of significance among them.Result and Conclusion: On analysis of questionnaire regarding mental health of health care professionals, Severe stress and anxiety were significantly higher among Indian female HCPs (17% and 50% respectively) compared to other countries (6% and 22% respectively) while borderline stress (69%), anxiety (39%) and depression(26%) was more prevalent among healthcare professionals of other countries.Media projection about workplace violence and workplace job security needs to be taken well care of to protect the mental health of HCPS in India.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».