Prevalence and factors associated with depression and anxiety among COVID-19 survivors in Dhaka city
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a global public health concern. Evidence shows that depression and anxiety are common among patients with COVID-19 after recovery. About one-third of the total COVID-19 cases in Bangladesh have been reported in Dhaka city. Therefore, the study aimed to assess the prevalence of depression and anxiety and associated factors among COVID-19 survivors in Dhaka city.Methods A cross-sectional study was conducted among a total of 384 COVID-19 survivors aged 18 years or older. Data collection was done through face-to-face and telephone interviews using a semi-structured questionnaire. Patient Health Questionnaire (PHQ-9) and Generalized Anxiety Disorder (GAD-7) scales were used to assess depression and anxiety, respectively. Binary logistic regression analysis was performed to identify factors associated with depression and anxiety.Results The overall prevalence of depression and anxiety was 26.0% and 23.2%, respectively. Respondents aged ≥ 60 years were 2.85 and 3.59 times more likely to have depression and anxiety, respectively than those aged 18–39 years. Hospitalized COVID-19 patients had a 1.98 and 2.28 times higher chance of having depression and anxiety, respectively than non-hospitalized COVID-19 patients. COVID-19 patients with comorbidities were at a 3.48 and 2.87 times higher risk of depression and anxiety, respectively compared to those without comorbidities.Conclusions The study reported a high prevalence of depression and anxiety among COVID-19 survivors in Dhaka city. The findings suggest the need for appropriate interventions to reduce mental health complications in COVID-19 survivors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».