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Enregistrement W4384692424 · doi:10.5498/wjp.v13.i7.461

Effects of cumulative COVID-19 cases on mental health: Evidence from multi-country survey

2023· article· en· W4384692424 sur OpenAlexaffabout
Shanaya Rathod, Saseendran Pallikadavath, Elizabeth Graves, Mahmudur Rahman, Ashlea Brooks, Pranay Rathod, Rachna Bhargava, Muhammad Irfan, Reham Aly, Haifa Mohammad Saleh Al Gahtani, Zahwa Salam, Steven Wai Ho Chau, Theone Paterson, Brianna J. Turner, Peter Phiri

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesH. Lundbeck A/S
Mots-clésLonelinessPandemicMental healthAnxietyMedicinePatient Health QuestionnaireDepression (economics)Scale (ratio)Computer-assisted web interviewingCross-sectional studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryEnvironmental healthDiseaseGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression and anxiety were both ranked among the top 25 leading causes of global burden of diseases in 2019 prior to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. The pandemic affected, and in many cases threatened, the health and lives of millions of people across the globe and within the first year, global prevalence of anxiety and depression increased by 25% with the greatest influx in places highly affected by COVID-19. AIM: To explore the psychological impact of the pandemic and resultant restrictions in different countries using an opportunistic sample and online questionnaire in different phases of the pandemic. METHODS: A repeated, cross-sectional online international survey of adults, 16 years and above, was carried out in 10 countries (United Kingdom, India, Canada, Bangladesh, Ukraine, Hong Kong, Pakistan, Egypt, Bahrain, Saudi Arabia). The online questionnaire was based on published approaches to understand the psychological impact of COVID-19 and the resultant restrictions. Five standardised measures were included to explore levels of depression [patient health questionnaire (PHQ-9)], anxiety [generalized anxiety disorder (GAD) assessment], impact of trauma [the impact of events scale-revised (IES-R)], loneliness (a brief loneliness scale), and social support (The Multi-dimensional Scale of Perceived Social support). RESULTS: There were two rounds of the online survey in 10 countries with 42866 participants in Round 1 and 92260 in Round 2. The largest number of participants recruited from the United Kingdom (112985 overall). The majority of participants reported receiving no support from mental health services throughout the pandemic. This study found that the daily cumulative COVID-19 cases had a statistically significant effect on PHQ-9, GAD-7, and IES-R scores. These scores significantly increased in the second round of surveys with the ordinary least squares regression results with regression discontinuity design specification (to control lockdown effects) confirming these results. The study findings imply that participants' mental health worsened with high cumulative COVID-19 cases. CONCLUSION: Whist we are still living through the impact of COVID-19, this paper focuses on its impact on mental health, discusses the possible consequences and future implications. This study revealed that daily cumulative COVID-19 cases have a significant impact on depression, anxiety, and trauma. Increasing cumulative cases influenced and impacted education, employment, socialization and finances, to name but a few. Building a database of global evidence will allow for future planning of pandemics, particularly the impact on mental health of populations considering the cultural differences.

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)0,001
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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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