Prevalence and associated factors of depression among junior healthcare professionals of public teaching hospitals of Bangladesh: An analytical cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the significant number and its effects on quality of life, depression is becoming a major concern worldwide. Though its prevalence among junior healthcare professionals is also increasing day by day, still very few data are available regarding this. So, we’ve conducted a study to find out the prevalence and associated factors of depression among this vulnerable population. A total of 218 participants were enrolled from two public teaching tertiary-level hospitals in Dhaka, Bangladesh from October 2018 to April 2019. Data were collected by using a self-administered questionnaire including the WHO-5 well-being index. Prevalence of major depression was found at 17.9% and poor-emotional well-being was 25.2%. Factors associated independently with major depression were those thinking to be a doctor as the wrong decision (aRRR: 6.85, 95% CI: 1.40-33.45, p=0.017) and taking sedative or anxiolytic drugs (aRRR: 4.54, 95% CI: 1.50-13.73, p=0.007). On the other hand, doing physical exercise (aRRR: 0.32, 95% CI: 0.12-0.89, p=0.028) and being satisfied in their current job position (aRRR: 0.07, 95% CI: 0.02-0.29, p<0.001) had significantly less chance of being suffering of major depression. Suicidal and self-hurting ideation was also found among 23.4% of participants. If these modifiable factors can be addressed properly and by taking necessary steps against these simply identifiable factors, unwanted incidences can be prevented especially in low- and middle-income countries. What is already known on this topic Depression is common among healthcare professionals but is still neglected especially in low- and middle-income countries. What this study adds Thinking of being a doctor as the wrong decision, taking sleeping pills, not doing physical exercise, and being not satisfied in their current job position are associated with depression among junior healthcare professionals. Suicidal and self-hurting ideation were also found high among the participants. How this study might affect research, practice or policy Early identification of major depression by simple factors may help to initiate prompt strategies that will reduce the burden of depression among junior healthcare professionals and may improve the healthcare services of low- and middle-income countries.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».