Psychological Impacts of COVID-19 on In-patients in a COVID-19 Dedicated Hospital in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19 is a global pandemic, and the World Health Organization has urged Southeast Asian countries to implement effective measures. However, countries like Bangladesh, with a poorly structured healthcare system and high population density, are struggling to meet these challenges. Objective: This study was aimed to assess the psychological impact of COVID-19 on patients at a COVID-19- dedicated hospital. Methodology: This cross-sectional study was conducted on 322 patients admitted with COVID-19 at Mugda Medical College and Hospital, a dedicated COVID-19 facility in Dhaka, Bangladesh, from May to June 2020. The Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) was used to assess depression, the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) scale measured the severity of self-reported anxiety, and the Insomnia Severity Index (ISI) was employed to diagnose self-reported insomnia. Results: This study assessed the psychological profiles of 382 patients. According to the PHQ-9 scale, 39.1% of patients had moderate depression, with 60.9% having severe depression. Anxiety levels were measured on the GAD-7 scale at 13.7% for moderate anxiety and 86.3% for severe anxiety. Based on the Insomnia Severity Index, 18.9% of patients suffered mild insomnia, 69.6% moderate insomnia, and 11.5% severe insomnia. Conclusion: The study has revealed that a significant proportion of COVID-19 patients experienced mental health disturbances during their hospitalization. It is essential to closely monitor their mental well-being and provide timely interventions. Journal of Current and Advance Medical Research, January 2024;11(1):28-33
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».