Impactos da COVID-19 na saúde mental da população chinesa no início da epidemia: Revisão Integrativa
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: revisar as publicações científicas atuais sobre os impactos da COVID-19 na saúde mental da população chinesa no início da epidemia. Método: Trata-se de uma revisão integrativa com levantamento de estudos em bases de dados online: PubMed, SciELO e LILACS. Os descritores utilizados na busca foram: "COVID 19 AND social isolation" "COVID 19 AND mental health" "COVID 19 AND psychological stress" "COVID 19 AND panic" "COVID 19 AND anxiety" "COVID 19 AND emotions". A busca compreendeu o período de 01 de abril de 2020 a 14 de abril de 2020. Foram selecionados estudos nos idiomas português, inglês e espanhol. Resultados: Quatro atenderam aos critérios de elegibilidade e compuseram a leitura e síntese da presente revisão. Conclusão: Evidenciou-se a presença de indicadores emocionais negativos, como: a ansiedade, depressão, estresse, indignação, diminuição da felicidade, aumento da sensação de risco social e diminuição na satisfação com a vida, redução da qualidade do sono e níveis baixos de capital social. Apesar dos atuais estudos serem realizados apenas em um país, a China, os resultados podem auxiliar no entendimento das condições da saúde mental daquela população e servir de exemplo para a realização de pesquisas em outros países, que devem avaliar a saúde mental da sua própria população com o intuito de direcionar iniciativas de saúde pública. 
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".