The mental health toll among healthcare workers during the COVID-19 Pandemic in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has affected the mental health of healthcare workers worldwide, with frontline personnel experiencing heightened rates of depression, anxiety, and posttraumatic stress. This mixed-methods study aimed to assess the mental health toll of COVID-19 on healthcare workers in Malawi. A cross-sectional survey utilising the Generalized Anxiety Disorder (GAD-7), Patient Health Questionnaire (PHQ-9), and Primary Care PTSD Screen for DSM-5 (PC-PTSD-5) was conducted among 109 frontline healthcare workers. Additionally, in-depth interviews were conducted with 16 healthcare workers to explore their experiences and challenges during the pandemic. The results indicated a high prevalence of COVID-19-related depression (31%; CI [23, 41]), anxiety (30%; CI [22, 40]), and PTSD (25%; CI [17, 34]) among participants. Regression analysis revealed significantly higher rates of depression, anxiety, and PTSD among healthcare workers in city referral hospitals compared to district hospitals. Qualitative findings highlighted the emotional distress, impact on work and personal life, and experiences of stigma and discrimination faced by healthcare workers. The stress process model provided a valuable framework for understanding the relationship among pandemic-related stressors, coping resources, and mental health outcomes. The findings underscore the urgent need for interventions and support systems to mitigate the mental health impact of COVID-19 on frontline healthcare workers in Malawi. Policymakers should prioritise the assessment and treatment of mental health problems among this critical workforce to maintain an effective pandemic response and build resilience for future crises.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».