Social stigma during COVID-19: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Stigmatization was reported throughout the COVID pandemic for COVID-19 patients and close contacts. The aim of this systematic review was to comprehensively examine the prevalence and impact of stigmatization during COVID-19 pandemic. Methods: English articles were searched using online databases that included PubMed, Scopus, Embase, and Web of Science up to 24 August 2022. A two-step screening and selection process was followed utilizing an inclusion and exclusion criteria and then data was extracted from eligible articles. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses checklist was followed, and the risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Seventy-six studies were eligible for inclusion. Twenty-two studies reported the prevalence of social stigma due to COVID-19 infection with social isolation being the most commonly reported stigma. There were 20 studies that reported the majority of participants experienced stigma due to COVID-19 infection, which was as high as 100% of participants in two studies. Participants in 16 studies reported blaming from others as the second most common type of stigma, with various other types reported such as psychological pressure, verbal violence, avoidance, and labeling. The most common effect of the stigma was anxiety followed by depression, and then reduction of socialization. Conclusion: Findings from the present review have identified that COVID-19-related stigma studies have generally focused on its prevalence, type, and outcome. Greater awareness of this topic may assist with improving public education during pandemics such as COVID-19 as well as access to support services for individuals impacted by stigmatization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 découle