Prevalence and Factors Related to Post-traumatic Stress Disorder and Depression Symptoms Among Children and Adolescents Survivors and Orphans of Ebola Virus Disease in Democratic Republic of the Congo Eastern Regions During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although previous studies have shown a high prevalence of mental health problems among adult Ebola virus disease survivors, no studies have yet been conducted on mental health problems among children and adolescents in affected regions. Consequently, the current study aimed to examine the prevalence and factors associated with depression and post-traumatic stress disorder (PTSD) among children and adolescent survivors and orphans by utilizing a cross-sectional survey following the 2018-2020 epidemic in Eastern Democratic Republic of the Congo. METHODS: A total of 146 survivors (mean age = 13.62, standard deviation [SD] = 2.50, 49.32% female), 233 orphans (mean age = 13.18, SD = 2.96, 53.32% female), and 34 orphan-survivor participants (mean age = 13.39, SD = 2.87, 44.12% female) were recruited. Participants completed measures assessing depression and PTSD symptoms, traumatic experiences, and stigma related to Ebola and COVID-19. RESULTS: (2) = 168.85; p < .001). Experience of traumatic events, Ebola stigmatization, and COVID-19 stigmatization positively predicted depression and PTSD symptoms. The regression models explained 61%-72% of the variance of depression and PTSD. DISCUSSION: The results reveal that the Ebola virus disease and its associated grief severely jeopardize the mental health of children and adolescents in affected regions. Despite the relative paucity of resources, intervention programs may be helpful to minimize associated stigma and promote psychological support.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».