Mental Health Support for COVID-19; A Retrospective Report on the Psychosocial Response Strategy in Lagos, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : The COVID-19 pandemic has been described to have significant effects on the mental health and emotional well-being of people all over the world generally. This study aimed at describing the set up and functions of the psychosocial support service for the COVID-19 response in Lagos South West Nigeria. Methods: A retrospective and descriptive overview of the psychosocial support for covid-19 patients supported in Lagos, Nigeria over a four-month period. Remote interventions given included Psychological first aid, counselling, psycho pharmacology, and virtual support group sessions. Results : The Psychosocial care provided was a part of the Covid-19 outbreak response strategy in Lagos State, Nigeria. Over 43,000 support calls were made to Covid-19 positive persons; 1,316 hospitalised patients were supported remotely during isolation and more than half declined admission, opting to self-isolate at home instead. Psychosocial home care support group sessions and discharge support groups held. Liaison with all other thematic pillars of the response was key. Conclusion : A comprehensive multidisciplinary mental health and psychosocial support service is an integral part of the management strategy during the pandemic response. The Psychosocial support by the Lagos Covid-19 response presents a practical reproducible approach.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».