SINTOMAS DE DEPRESSÃO EM PROFISSIONAIS DE ENFERMAGEM DURANTE A PANDEMIA DE COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: identificar sintomas de depressão em profissionais de enfermagem durante a pandemia de covid-19.Método: estudo transversal e observacional, via formulário eletrônico, nas cinco regiões do Brasil, entre profissionais de enfermagem. Utilizou-se instrumento com informações gerais e o Patient Health Questionnaire-9 para identificar sintomas de depressão. Adotaram-se testes de hipóteses t de Student e Análise de Variância.Resultados: participaram 3249 profissionais. Destes, 2092 (64,4%) não apresentaram ou apresentaram sintomas mínimos de depressão, 603 (18,6%) moderados, 330 (10,2%) sintomas de moderado a severos e 224 (6,9%) sintomas severos. Mulheres, trabalhadores da região Norte, adultos jovens, solteiros e com renda de até quatro salários apresentaram escore de depressão mais elevados (p<0,05).Conclusão: os profissionais de enfermagem não apresentaram ou apresentaram sintomas leves de depressão. Variáveis como sexo, faixa etária, estado civil, região do país, ter contato com pessoas com covid-19 e não usar máscaras tiveram diferenças significativas com sintomas de depressão.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".