A longitudinal study of the COVID-19 pandemic impact on mental health in ophthalmic personnel and students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our previous study revealed that the COVID-19 pandemic posed mental health challenges to eye care professionals and students. The intent of this study was to identify the longitudinal impact of the COVID-19 pandemic on mental health among ophthalmic personnel and students. Additionally, the potential risk factors for mental health problems were investigated. METHODS: A two-phase survey among eye care professionals and students in the USA and Canada was conducted. Phase 1 was administrated from June 23 to July 8, 2020, and has been published; Phase 2 was conducted from January 21 to February 2, 2021. A total of 824 eye care professionals and students participated in Phase 2, with a response rate of 44.1%. Symptoms of depression, anxiety, and stress were measured and calculated. RESULTS: Compared with Phase 1, stress scores in Phase 2 were significantly reduced (P<0.001) although they were still higher than the pre-COVID level (P < .001). Scores for depression (P = 0.20) and anxiety (P = 0.40) showed no change, comparing Phase 2 to Phase 1. Reduction of stress scores significantly differed among occupations (P = 0.005); students had less reduction of stress than other eye care professionals (all P<0.05). Vaccination status was significantly associated with a reduction in stress scores (P = 0.04). CONCLUSIONS: With the continuing COVID pandemic, although stress level was reduced at 7-month follow-up, the mental health of eye care professionals was still impacted. In this population, COVID-19 vaccination was associated with fewer stress symptoms. These results indicate that the COVID-19 pandemic continues impacting mental health among eye care professionals, especially students. These study results warrant future interventions for eye care personnel and students to prevent or treat mental health disorders.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».