Effect of the second wave of COVID on mental health of the general population of India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The first wave of COVID-19 in India was followed by a far more catastrophic second wave with an unprecedented surge in cases and increased deaths. In addition, studies conducted during the first wave reported a higher-than-average prevalence of psychiatric morbidity.METHODS: The study aimed to measure psychiatric morbidity and COVID-related anxiety among the general population during the more impactful second wave in India. The study also found a correlation between the two variables. A cross-sectional survey was conducted using online questionnaires. GHQ-28 and CAS were used. Open-ended questions regarding people’s thoughts, feelings, and reactions to the second wave were also added.RESULTS: The prevalence of psychiatric morbidity and COVID-related anxiety was 49.07% and 41.26%, respectively. A moderate positive correlation (0.661, P=0.000) was found between GHQ-28 and CAS scores. Women, younger, unmarried, unemployed, less educated participants had higher mean scores on both scales. The major themes that emerged from the content analysis of the qualitative results are- anxiety/fear, depression, hope/optimism, self-rediscovery and, a sense of social responsibility and altruism. Most people rendered the second wave more distressing, attributing it to unavailability of medical resources, the government’s incompetence, and people’s irresponsibility.CONCLUSIONS: The further deterioration of the mental health of Indians during the second wave highlights the need for immediate interventions. Further research is necessary to identify vulnerable populations needing greater assistance. These interventions should inform policy related to metal health issues in the future.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».