The Effect of COVID-19 Pandemic on Anxiety Disorders among Workers in a Hospital in Balikpapan, East Kalimantan
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. During the global COVID-19 pandemic, health workers were found to have a higher prevalence ofanxiety disorder compared to non-health workers. Anxiety disorder that occurs chronically have a 25% chance to become a major depression disorder.Objective. The aim of this study is to understand the anxiety condition and related risk factors among workers in a Balikpapan hospital during the COVID-19 pandemic.Method. The design of this research used a cross sectional method that involved 279 respondents who are workers in a Balikpapan hospital. The study used SPSS version 20.0, using the chi square and Fisher’s Exact test for the bivariate analysis, and the logistic regression with enter method for the multivariate analysis.Results. The study shows that using the General Anxiety Disorder 7 (GAD-7) questionnaire from 279 hospitalworkers, there were 10.8% with mild-, 1.45% with moderate-, and 0.4% with severe anxiety disorder. A significant relation was found between anxiety disorder and risk factors such as being a health worker with p=0.001 and a 4.8 ORadj (95% CI: 1.9-12.3), working in areas with high risk of transmitting COVID-19 with p=0.04 and a 5.1 ORadj (95% CI: 1.0-24.2), and workers who are being quarantined with p=0.001 a 10.5 ORadj (2.6-42.3) after being adjusted by age and gender variables.Conclusion. Significant relations were found between anxiety disorder among hospital workers with risk factorssuch as being health workers, working in areas with high risk of transmitting COVID-19, and workers who arebeing quarantined. Researchers strongly advise health providers to do regular monitoring and seek moral support especially for workers who have higher risk of anxiety disorder.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».