Anxiety and stress among healthcare professionals during COVID-19 in Ethiopia: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study intended to assess the impact of COVID-19 pandemic on anxiety and stress among healthcare professionals in Ethiopia. DESIGN: This study applied a design of systematic review and meta-analysis of observational studies. DATA SOURCES: ELIGIBILITY CRITERIA AND OUTCOMES: Observational studies examining anxiety and stress among healthcare professionals in Ethiopia following COVID-19 pandemic were considered. The primary outcomes were the prevalence of anxiety and stress and the secondary outcomes were factors associated to the prevalence of anxiety and stress. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two authors extracted the data and performed quality assessment independently. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the quality of eligible studies. Random-effect model with the inverse variance method was used to estimate the pooled effect size of the outcome variables with its 95% CI. Publication bias was checked by DOI plot and Luis Furuya Kanamori index. Stata V.14.0 (StataCorp) software was used for statistical analysis. RESULTS: =97.85%, p<0.001)). Age, sex, marital status, working department, history of contact with confirmed COVID-19 cases and profession were associated factors for high level of anxiety and stress. CONCLUSIONS: COVID-19 pandemic highly affects mental health of healthcare professionals in Ethiopia. Anxiety and stress were among reported mental health problems among healthcare professionals during the pandemic. Timely psychological counselling programmes should be applied for healthcare professionals to improve the general mental health problems. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022314865.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».