Depression Prevalence of Healthcare Workers During the First Wave of the COVID-19 Pandemic and Its Affecting Variables: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This meta-analysis aimed to systematically review the affecting variables regarding the prevalence of depression in healthcare workers during the COVID-19 pandemic. Method: MedLine, PubMed, Web of Science (Wos), and GoogleScholar databases were searched until June 19, 2020. The quality of studies included was evaluated with The Newcastle-Ottawa Scale. Data were analyzed using Comprehensive Meta-Analysis Version 3.0. The pooled prevalence of depression was interpreted according to the random-effects model. The heterogeneity of the studies was evaluated with Cochran's Q test and I2 statistics. Results: A meta-analysis of depression prevalence in healthcare workers was carried out with 8 studies. Studies with high-quality assessments were analyzed. In this study, which was conducted with a total of 9,841 healthcare workers, the overall depression rate was 40.8% (95% confidence interval [CI] 33.5-48.6; I2=96.48%). In the subgroup analysis to determine the influencing variables, the rate of depression in female healthcare workers was 24.5% (95% CI: 17.4–33.3) and the rate of depression in male healthcare workers was 8.5% (95% CI: 5.5–12.7). In addition, the depression rate was 43.6% (95% CI: 35.9–51.7) in studies conducted in China and 18.5% (95% CI: 7.5–38.7) in a study conducted in Korea. No statistically significant difference was found as a result of the subgroup analysis in terms of profession, the measurement tool and the period of time (p>0.05). Conclusion: This meta-analysis provides evidence that 4 out of 10 healthcare workers experience depression during the COVID-19 pandemic, with country and gender as the most influencing variable, respectively.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,078 |
| Bibliométrie | 0,009 | 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 | 0,003 | 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 ».