MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4323042680 · doi:10.1038/s41598-023-28729-3

Depression, anxiety and post-traumatic stress during the 2022 Russo-Ukrainian war, a comparison between populations in Poland, Ukraine, and Taiwan

2023· article· en· W4323042680 sur OpenAlexaff
Agata Chudzicka‐Czupała, Nadiya Hapon, Soon‐Kiat Chiang, Marta Żywiołek‐Szeja, Liudmyla Karamushka, Charlotte Lee, Damian Grabowski, Mateusz Paliga, Joshua D. Rosenblat, Roger Ho, Roger S. McIntyre, Yi‐Lung Chen

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational University of Singapore
Mots-clésUkrainianAnxietyMental healthCoping (psychology)ChinaDepression (economics)Snowball samplingDemographyMedicinePsychologyClinical psychologyPsychiatryPolitical scienceSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ukraine has been embroiled in an increasing war since February 2022. In addition to Ukrainians, the Russo-Ukraine war has affected Poles due to the refugee crisis and the Taiwanese, who are facing a potential crisis with China. We examined the mental health status and associated factors in Ukraine, Poland, and Taiwan. The data will be used for future reference as the war is still ongoing. From March 8 to April 26, 2022, we conducted an online survey using snowball sampling techniques in Ukraine, Poland, and Taiwan. Depression, anxiety, and stress were measured using the Depression, Anxiety, and Stress (DASS)-21 item scale; post-traumatic stress symptoms by the Impact of Event Scale-Revised (IES-R) and coping strategies by the Coping Orientation to Problems Experienced Inventory (Brief-COPE). We used multivariate linear regression to identify factors significantly associated with DASS-21 and IES-R scores. There were 1626 participants (Poland: 1053; Ukraine: 385; Taiwan: 188) in this study. Ukrainian participants reported significantly higher DASS-21 (p < 0.001) and IES-R (p < 0.01) scores than Poles and Taiwanese. Although Taiwanese participants were not directly involved in the war, their mean IES-R scores (40.37 ± 16.86) were only slightly lower than Ukrainian participants (41.36 ± 14.94). Taiwanese reported significantly higher avoidance scores (1.60 ± 0.47) than the Polish (0.87 ± 0.53) and Ukrainian (0.91 ± 0.5) participants (p < 0.001). More than half of the Taiwanese (54.3%) and Polish (80.3%) participants were distressed by the war scenes in the media. More than half (52.5%) of the Ukrainian participants would not seek psychological help despite a significantly higher prevalence of psychological distress. Multivariate linear regression analyses found that female gender, Ukrainian and Polish citizenship, household size, self-rating health status, past psychiatric history, and avoidance coping were significantly associated with higher DASS-21 and IES-R scores after adjustment of other variables (p < 0.05). We have identified mental health sequelae in Ukrainian, Poles, and Taiwanese with the ongoing Russo-Ukraine war. Risk factors associated with developing depression, anxiety, stress, and post-traumatic stress symptoms include female gender, self-rating health status, past psychiatric history, and avoidance coping. Early resolution of the conflict, online mental health interventions, delivery of psychotropic medications, and distraction techniques may help to improve the mental health of people who stay inside and outside Ukraine.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations160
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetMigration, Health and TraumaTravaux en français237 207