Purpose: This study was conducted to confirm the nature of the pandemic experience of an infectious disease among non-confirmed COVID-19 nursing students. Methods: From April 14 to April 23, 2020, data were collected through individual in-depth interviews with eight nursing students, and the data were analyzed using Colaizzi's phenomenological analysis methodology. Results: Seven categories emerged through experiences of pandemic infectious diseases among nursing students. The specific categories are 'the continuation of daily life containing worries', 'struggle in daily life lost by COVID-19', 'conflict in fear and expectation', 'the fight against loneliness', 'confusion and adaptation to the changed class management policy', 'improving the ability to cope with a new phase', 'a springboard for growth'. Conclusion: Nursing students suffered psychosocial difficulties in a pandemic situation, but they adapted and led them to a positive direction. they lived as an opportunity to have time to check their career identity and tried to supplement their lives. We propose a study on the experiences of nursing students who have experienced self-isolation and the nature of nursing students' experiences in prolonged COVID-19 situations.
Rho, Yeunsook;Cho, Do Yeon;Son, Yejin;Lee, Yu Jin;Kim, Ji Woo;Lee, Hye Jin;You, Seng Chan;Park, Rae Woong;Lee, Jin Yong
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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v.54
no.1
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pp.8-16
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2021
This article aims to introduce the inception and operation of the COVID-19 International Collaborative Research Project, the world's first coronavirus disease 2019 (COVID-19) open data project for research, along with its dataset and research method, and to discuss relevant considerations for collaborative research using nationwide real-world data (RWD). COVID-19 has spread across the world since early 2020, becoming a serious global health threat to life, safety, and social and economic activities. However, insufficient RWD from patients was available to help clinicians efficiently diagnose and treat patients with COVID-19, or to provide necessary information to the government for policy-making. Countries that saw a rapid surge of infections had to focus on leveraging medical professionals to treat patients, and the circumstances made it even more difficult to promptly use COVID-19 RWD. Against this backdrop, the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) of Korea decided to open its COVID-19 RWD collected through Korea's universal health insurance program, under the title of the COVID-19 International Collaborative Research Project. The dataset, consisting of 476 508 claim statements from 234 427 patients (7590 confirmed cases) and 18 691 318 claim statements of the same patients for the previous 3 years, was established and hosted on HIRA's in-house server. Researchers who applied to participate in the project uploaded analysis code on the platform prepared by HIRA, and HIRA conducted the analysis and provided outcome values. As of November 2020, analyses have been completed for 129 research projects, which have been published or are in the process of being published in prestigious journals.
The objective of this study was to assess the association of changes in behaviors and depressed mood during the COVID-19 pandemic in Korea. A cross-sectional internet-based survey was conducted, using proportional samples of Korean adults and a logistic regression model was used to assess the association. As a result, negative changes of daily sitting or lying down time, daily walking time, smoking, and alcohol consumption were associated with being more depressed during the COVID-19 pandemic [odds ratios (ORs): 2.23 (95% CI=1.77-2.81), 2.04 (95% CI=1.63-2.56), 2.84 (95% CI=1.51-5.36), and 1.82 (95% CI=1.26-2.63), respectively]. This indicates that strategies to promote positive health behaviors change (increased activities and decreased consumption of smoking and alcohol) could help address psychological distress during the COVID-19 pandemic.
Background: This study assessed the psychological impact of the outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on university hospital nurses. It provides an assessment of mental health issues, including depression, anxiety, distress, and burnout of nurses dealing directly and indirectly with COVID-19. Methods: In a web-based, cross-sectional study, 111 nurses from Daegu Catholic University Hospital in Korea were enrolled from August 4 to August 9, 2020. Patient Health Questionnaire-9, Generalized Anxiety Disorder-7, Impact of Event Scale-Revised, and Maslach Burnout Inventory were used to assess the psychological symptoms of depression, anxiety, psychological distress, and burnout among the study participants. Results: Of 111 nurses, 35 (31.5%), nine (8.1%), 26 (23.4%), and 49 (44.1%) experienced depression, anxiety, distress, and burnout, respectively. Nurses who performed COVID-19-related tasks were more likely to have moderate depression (related vs. unrelated, 52.0% vs. 25.6%; p=0.037). There were no differences in anxiety, distress, and burnout between nurses with and without COVID-19-related tasks. More than 50% of the participants showed receptive and positive attitudes toward caring for COVID-19 patients. Conclusion: Nurses who performed COVID-19-related tasks had a higher risk of depression. There were no significant differences in anxiety, distress, and burnout between the two groups. Since nurses who perform COVID-19-related tasks are more prone to psychological distress, continued psychiatric interventions are required for infectious disease outbreaks with a high mortality rate for healthcare workers who are emotionally vulnerable.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.10
no.1
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pp.30-44
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2022
This research aims to identify and reveal the meaning of memes about COVID-19, and explain changes in meme content in regard to the information development of COVID-19 in Indonesia published by the mass media and online media. The data is sourced from memes that are shared on social media, especially WhatsApp groups in the period of January to June 2020. To reveal the meaning of memes, a semiotic analysis of Roland Barthes' model is used. Qualitative analysis is used to reveal the relationship between memes and the information development of COVID-19 in Indonesia. The results of the study show that meme content has shifted according to three stages of information development of COVID-19 in Indonesia published by the mass media and online media. When COVID-19 was not yet confirmed in Indonesia, meme content contained mostly humor that was not educative, moreover it seemed to underestimate the coronavirus. Meme content which is mostly humorous and pornographic occurred when COVID-19 was confirmed in Indonesia and during the lockdown policy. At last, as the government has begun to distribute social assistance, the meme content looks more critical. The results of this research emphasize the urgency of the mass media as a source of public information during the COVID-19 pandemic, become a reference for the community in making memes as a forum for expressing feelings and social criticism, and serve as a reference for the government to act and make the right decisions related to the pandemic that is endemic in their country.
A pandemic of respiratory disease named coronavirus disease 2019 (COVID-19) is caused by a novel coronavirus, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). It is reported prostate cancer patients are susceptible to COVID-19 infection. To understand the possible causes of prostate cancer patients' increased vulnerability and mortality from COVID-19 infection, we focused on the two most important agents, transmembrane protease serine subtype 2 (TMPRSS2) and the C-X-C motif 10 (CXCL10). When SARS-CoV-2 binds to the host cell via S protein-angiotensin-converting enzyme-2 receptor interaction, TMPRSS2 contributes in the proteolytic cleavage of the S protein, allowing the viral and cellular membranes to fuse. CXCL10 is a cytokine found in elevated level in both COVID-19 and cancer-causing cytokine storm. We discovered that TMPRSS2 and CXCL10 are overexpressed in prostate cancer and COVID-19 using the UALCAN and GEPIA2 datasets. The functional importance of TMPRSS2 and CXCL10 in prostate cancer development was then determined by analyzing the frequency of genetic changes in their amino acid sequences using the cBioPortal online portal. Finally, we used the PANTHER database to examine the pathology of the targeted genes. We observed that TMPRSS2 and CXCL10, together with their often co-expressed genes, are important in the binding activity and immune responses in prostate cancer and COVID-19 infection, respectively. Finally, we found that TMPRSS2 and CXCL10 are two putative biomarkers responsible for the increased vulnerability and fatality of prostate cancer patients to COVID-19.
Alfaidi, Aseel;Alshahrani, Abdullah;Aljohani, Maha
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.195-207
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2022
COVID-19 has remained one of the most serious health crises in recent history, resulting in the tragic loss of lives and significant economic impacts on the entire world. The difficulty of controlling COVID-19 poses a threat to the global health sector. Considering that Artificial Intelligence (AI) has contributed to improving research methods and solving problems facing diverse fields of study, AI algorithms have also proven effective in disease detection and early diagnosis. Specifically, acoustic features offer a promising prospect for the early detection of respiratory diseases. Motivated by these observations, this study conceptualized a speech-based diagnostic model to aid in COVID-19 diagnosis. The proposed methodology uses speech signals from confirmed positive and negative cases of COVID-19 to extract features through the pre-trained Visual Geometry Group (VGG-16) model based on Mel spectrogram images. This is used in addition to the K-means algorithm that determines effective features, followed by a Genetic Algorithm-Support Vector Machine (GA-SVM) classifier to classify cases. The experimental findings indicate the proposed methodology's capability to classify COVID-19 and NOT COVID-19 of varying ages and speaking different languages, as demonstrated in the simulations. The proposed methodology depends on deep features, followed by the dimension reduction technique for features to detect COVID-19. As a result, it produces better and more consistent performance than handcrafted features used in previous studies.
As emphasized in the COVID-19 quarantine guidelines, hand washing is the most important prevention rule in tandem with distancing and mask. This study aimed to confirm relevant factors that affect practice of hand washing to find out approach for improvement of hand washing practice rate after COVID-19. Using the 2020 Community Health Survey data. As methods of research, this study searched for relevance by carrying out univariate logistic regression analysis, and also conducted multivariate logistic regression analysis using significant variables. Analysis results show that hand washing practice rate was high in females, well-educated, low age, cities, office job, the more people wear a face mask indoors, the higher the cycle of ventilation, the higher the cycle of disinfection and the more people maintain healthy distance. This study understood factors related to the rate of hand washing practice and results can be used as basic data for COVID-19 quarantine guidelines.
Objectives: This study aimed to analyze the healthcare utilization behavior of patients visiting the department of Korean internal medicine in the Korean medicine hospital of Wonkwang University in Jeon-ju from July 2018 to June 2021. Methods: We retrospectively analyzed the medical records of 26,108 patients and sorted the data by period, month, visiting types, new or returning types, sex, and age group. IBM SPSS 26.0 and the R 4.05 'changepoint' package were used with various statistical methods, such as Independent t-test, Mann-Whitney test, Chi-square test, Simple regression analysis. The P-value was set at 0.05. Results and Conclusions: Females outnumbered males regardless of period, and the ratio of females fell after COVID-19. Regardless of visiting types, patients in their 50s, 60s, and 70s outrated any other age group. The average number of females among the returning patients decreased significantly after COVID-19, but did not in males. Outpatients under 10 and in their 10s decreased significantly after COVID-19, as did inpatients in their 40s and 60s. The average duration of hospitalization was extended significantly after COVID-19. The number of outpatients and inpatients decreased as time passed after COVID-19. We expect that the results of this study will be used as reference materials in analyzing the effects of COVID-19 on healthcare utilization.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.33
no.4
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pp.113-121
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2022
Objectives: This study aimed to compare the quality of life (QoL) of children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) before and during coronavirus disease-2019 (COVID-19) and to examine how their QoL is affected by emotional and environmental factors during COVID-19. Methods: Participants in the pre-COVID-19 (n=43) and COVID-19 (n=36) groups were recruited from the same university hospital. The Pediatric Quality of Life Inventory (PedsQL) 4.0 Child Self-report, the Children's Depression Inventory (CDI), the Revised Children's Manifest Anxiety Scale (RCMAS), the PedsQL 4.0 Parent Proxy Report, and the Conners' Parent Rating Scale (CPRS) were employed. Independent t-tests, Pearson's correlation analysis, and multiple regression analysis were conducted. Results: Caregivers assessed the children's QoL more negatively than the children themselves in both groups. Children with ADHD evaluated their physical function more negatively and anxiety was significantly higher in the COVID-19 group. In the COVID-19 group, the PedsQL child self-report was significantly predicted by the CPRS, the CDI, and environmental factors (i.e., relation to child and monthly household income). Conclusion: Children with ADHD in the COVID-19 group had a numerically lower QoL and significantly higher anxiety. To improve QoL, it is important to deal with not only depression but also ADHD symptoms and environmental factors.
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