MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3040519113 · doi:10.2196/19867

Pediatric Mental and Behavioral Health in the Period of Quarantine and Social Distancing With COVID-19

2020· article· en· W3040519113 sur OpenAlexvenueno aff
Jiancheng Ye

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarantineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Social distancePeriod (music)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Mental healthDistancingPandemicPsychologyVirologyMedicinePsychiatryOutbreakInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease (COVID-19) pandemic has spread rapidly throughout the world and has had a long-term impact. The pandemic has caused great harm to society and caused serious psychological trauma to many people. Children are a vulnerable group in this global public health emergency, as their nervous systems, endocrine systems, and hypothalamic-pituitary-adrenal axes are not well developed. Psychological crises often cause children to produce feelings of abandonment, despair, incapacity, and exhaustion, and even raise the risk of suicide. Children with mental illnesses are especially vulnerable during the quarantine and social distancing period. The inclusion of psychosocial support for children and their families are part of the health responses to disaster and disaster recovery. Based on the biopsychosocial model, some children may have catastrophic thoughts and be prone to experience despair, numbness, flashbacks, and other serious emotional and behavioral reactions. In severe cases, there may be symptoms of psychosis or posttraumatic stress disorder. Timely and appropriate protections are needed to prevent the occurrence of psychological and behavioral problems. The emerging digital applications and health services such as telehealth, social media, mobile health, and remote interactive online education are able to bridge the social distance and support mental and behavioral health for children. Based on the psychological development characteristics of children, this study also illustrates interventions on the psychological impact from the COVID-19 pandemic. Even though the world has been struggling to curb the influences of the pandemic, the quarantine and social distancing policies will have long-term impacts on children. Innovative digital solutions and informatics tools are needed more than ever to mitigate the negative consequences on children. Health care delivery and services should envision and implement innovative paradigms to meet broad well-being needs and child health as the quarantine and social distancing over a longer term becomes a new reality. Future research on children's mental and behavioral health should pay more attention to novel solutions that incorporate cutting edge interactive technologies and digital approaches, leveraging considerable advances in pervasive and ubiquitous computing, human-computer interaction, and health informatics among many others. Digital approaches, health technologies, and informatics are supposed to be designed and implemented to support public health surveillance and critical responses to children's growth and development. For instance, human-computer interactions, augmented reality, and virtual reality could be incorporated to remote psychological supporting service for children's health; mobile technologies could be used to monitor children's mental and behavioral health while protecting their individual privacy; big data and artificial intelligence could be used to support decision making on whether children should go out for physical activities and whether schools should be reopened. Implications to clinical practices, psychological therapeutic practices, and future research directions to address current effort gaps are highlighted in this study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations138
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Pediatrics and ParentingMême sujetCOVID-19 and Mental HealthTravaux en français237 207