Risk Factors for Depressive Disorders after Coming through COVID-19 and Emotional Intelligence of the Individual
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 has caused many new challenges for humanity worldwide. The pandemic united society from different regions of the planet in the experience of experiencing the epidemic, particularly complications after the disease, including the development of depression and increased anxiety. The study aimed to identify risk factors for depression among people who came through moderate and severe coronavirus infection and to substantiate the role of emotional intelligence as a factor that prevents depressive disorders. Methods: The author’s questionnaire, Beck’s Depression Inventory (BDI-II), Emotional Intelligence Test (EmIn), and narrative analysis were used for this purpose. Results: The separate groups of respondents, distributed according to their socio-economic status, were studied for their level of general emotional intelligence. High indicators of emotional intelligence of public sector employees who are in constant social interaction were recorded. A group of entrepreneurs focused on solving pragmatic financial and economic problems had low emotional intelligence. Severe depression symptoms were also the most common among a group of entrepreneurs. A decreased level of emotional intelligence in groups of female public sector employees and increased depressive symptoms were empirically found. The physiological factor was the most significant in contributing to depression. Conclusions: The main advantage of the study is the empirical justification of the role of internal anti-stress regulation mechanisms, with the development of emotional intelligence as one of the tools. Prospects for further research include improving diagnostic tools and studying the longer-term consequences of coronavirus disease, particularly in different groups of respondents.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».