Impact of COVID-19 pandemic on the health-related quality of life of frontline workers: the case of seven low-income Eastern African countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to explore the potential impact of the COVID-19 pandemic on the health-related quality of life (HRQoL) of humanitarian and healthcare workers and its related factors in seven Eastern African countries (EAC). METHODS: A sample of frontline workers filled out an online cross-sectional survey questionnaire comprising socio-demographic, degree of symptoms of depression, anxiety, insomnia, and distress, alcohol and tobacco consumption, health-related quality of life (HRQoL) using Short Form 6-Dimension version 2 (SF-6Dv2) and Clinical Outcomes in Routine Evaluation 6-Dimension (CORE-6D), and fear of COVID-19 (FCV-19S) questionnaires. Multivariate regressions were conducted to identify independent factors associated with HRQoL. RESULTS: Of total 721 study participants, mean (standard deviation) scores for SF-6Dv2 and CORE-6D were 0.87 (0.18) and 0.81 (0.14), respectively. Participants with an education level below a university degree, having chronic diseases, been tested positive to COVID-19, with traumatic memories, depression, insomnia, distress, and stress were found to have lower HRQoL likelihood in terms of SF-6Dv2 scores during the COVID-19 pandemic. Similarly, participants with chronic diseases, exposure to COVID-19 patients, depression, insomnia, distress, stress, tested positive with COVID-19, and high level of fear of COVID-19, had lower HRQoL likelihood in terms of CORE-6D scores. Participants who were married had higher HRQoL likelihoods in terms of SF-6Dv2 scores. CONCLUSION: Some personal and mental health characteristics, and COVID-19 related factors, were predictors of lower HRQoL of frontline workers in EAC. These findings should be meaningful while designing sustainable interventions and guidelines aiming to improve the HRQoL of frontline workers during a pandemic situation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».