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Enregistrement W4386743084 · doi:10.1038/s41598-023-42459-6

Exposure to the COVID-19 news on social media and consequent psychological distress and potential behavioral change

2023· article· en· W4386743084 sur OpenAlexaff
Ali Montazeri, Samira Mohammadi, Parisa Mokhtari Hesari, Hossein Yarmohammadi, Mehdi Rafiee Bahabadi, Fatemeh Naghizadeh Moghari, Farzaneh Maftoon, Mahmoud Tavousi, Hedyeh Riazi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute for Medical Research Development
Mots-clésAnxietyFeelingLogistic regressionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyClinical psychologySocioeconomic statusPandemicDistressWorryMedicineDemographyPsychiatryDiseaseEnvironmental healthSocial psychologyInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to coronavirus disease 2019 (COVID-19) news pandemic is inevitable. This study aimed to explore the association between exposure to COVID-19 news on social media and feeling of anxiety, fear, and potential opportunities for behavioral change among Iranians. A telephone-based survey was carried out in 2020. Adults aged 18 years and above were randomly selected. A self-designed questionnaire was administered to collect information on demographic variables and questions to address exposure to news and psychological and behavioral responses regarding COVID-19. A multivariate logistic regression analysis was performed to assess the relationship between anxiety, fear, behavioral responses, and independent variables, including exposure to news. In all, 1563 adults participated in the study. The mean age of respondents was 39.17 ± 13.5 years. Almost 55% of participants reported moderate to high-level anxiety, while fear of being affected by COVID-19 was reported 54.1%. Overall 88% reported that they had changed their behaviors to some extent. Exposure to the COVID-19 news on social media was the most influencing variable on anxiety (OR 2.21, 95% CI 1.62-3.04; P < 0.0001), fear (OR 1.95, 95% CI 1.49-2.56; P < 0.0001), and change in health behaviors (OR 2.02, 95% CI 1.28-3.19; P = 0.003) in the regression model. The fear of being infected by the COVID19 was associated with the female gender and some socioeconomic characteristics. Although exposure to the COVID-19 news on social media seemed to be associated with excess anxiety and fear, it also, to some extent, had positively changed people's health behaviors towards preventive measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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